[发明专利]针对形近汉字的图像优化识别系统

权利要求书

1.一种针对形近汉字的图像优化识别系统，其特征在于，包括：图像识别模块、中文文本笔画拆分模块和中文文本纠错模块，其中：图像识别模块根据文字在图片上笔画的突变为特征信息，利用CTPN和CRNN模型进行图像文字的检测和识别得到图片中的文字信息并输出至中文文本笔画模块，中文文本笔画拆分模块根据文字信息进行基于笔画的细粒度拆分处理并得到笔画编号信息后输出至中文文本纠错模块，中文文本纠错模块基于预训练的中文BERT模型，对输入的笔画编号信息和文字信息进行语义以及近形字的处理并得到识别正确的结果；

所述的中文文本笔画拆分模块包括：笔画拆分单元、笔画累计单元、向量映射单元，其中：笔画拆分单元针对初步识别文本信息进行深度优先搜索处理并得到所以包含的细粒度笔画结果，即笔画形成树中的叶子节点后输出至笔画累计单元，笔画累计单元针对笔画拆分单元信息进行对于统计到的叶子节点进行累加处理并得到每个字所包含的每种笔画数量结果后输出至向量映射单元，向量映射单元针对笔画累计单元统计的每种笔画的数量信息，根据预设好的每个笔画所对应的笔画编号进行处理并得到该字的笔画向量结果后输出至中文文本纠错单元。

2.根据权利要求1所述的针对形近汉字的图像优化识别系统，其特征是，所述的图像识别模块包括：图像检测单元和图像识别单元，其中：图像检测单元针对图片文字整体信息进行定位处理并得到图片中图像文字的具体位置结果后输出至图像识别单元，图像识别单元针对所定位好的图像文字信息进行识别处理并得到初步图像识别结果后输出至中文文本笔画拆分模块。

3.根据权利要求1所述的针对形近汉字的图像优化识别系统，其特征是，所述的中文文本纠错模块包括：笔画嵌入单元、设有BERT模型的文本映射单元和Adam优化器单元，其中：笔画嵌入单元针对向量映射单元的笔画向量和笔画嵌入参数相乘得到笔画嵌入向量后输出至文本映射单元，文本映射单元在训练阶段，根据输入字的笔画嵌入向量、字嵌入向量、位置嵌入向量、分割嵌入向量信息进行错误文本纠错处理并得到基线模型预测结果后根据与正确结果的差距并得到量化差距的损失函数后输出至Adam优化器单元，文本映射单元在预测阶段针对输入字的笔画嵌入向量、字嵌入向量、位置嵌入向量、分割嵌入向量信息进行错误文本纠错处理并得到基线模型预测结果后得到最终识别结果，Adam优化器单元针对基线模型所识别的结果信息与正确的结果信息进行差距消除处理并得到所需更新参数的梯度的结果后输出至文本映射单元的各个参数中进行更新。

4.根据权利要求3所述的针对形近汉字的图像优化识别系统，其特征是，所述的笔画嵌入向量采用通过预训练的方式，根据具体的训练数据动态更新以较好的进行迁移。

5.根据权利要求1或3所述的针对形近汉字的图像优化识别系统，其特征是，所述的BERT模型包括编码层、自注意层、前向传播层和输出线性层。