[发明专利]手写文字质量检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能，提供一种手写文字质量检测方法、装置、设备及存储介质。该方法能够获取待检测图像，识别待检测图像中的待检测文字，确定待检测文字在待检测图像中的文字大小作为待检测文字大小，从预设搜索树中遍历出与待检测文字匹配的多个标准文字及每个标准文字的标准文字大小，根据待检测文字大小及标准文字大小对待检测文字进行尺度调整，得到目标文字，从预设搜索树中获取每个标准文字的标准特征向量，根据预设搜索树及目标文字的文字特征生成目标特征向量，根据目标特征向量及标准特征向量生成书写得分。本发明能够提高所述书写得分的确定准确度。此外，本发明还涉及区块链技术，所述书写得分可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种手写文字质量检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人们生活水平的提高，用户购买保险的意愿也随之增强。在保险购买场景中包含有手写签名等各个环节，然而，在手写签名环节中，用户手写文字的规范程度将会影响到后续环节的处理，因此，对用户手写文字的质量检测是很有必要的。

然而，发明人意识到，在目前的手写质量检测方式中，由于没有考虑到用户手写文字的大小对手写文字特征的影响，从而造成质量检测结果不准确。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种手写文字质量检测方法、装置、设备及存储介质，能够文字质量检测结果。

一方面，本发明提出一种手写文字质量检测方法，所述手写文字质量检测方法包括：

当接收到文字质量检测请求时，根据所述文字质量检测请求获取待检测图像；

识别所述待检测图像中的待检测文字；

确定所述待检测文字在所述待检测图像中的文字大小作为待检测文字大小；

从预设搜索树中遍历出与所述待检测文字匹配的多个标准文字及每个标准文字的标准文字大小；

根据所述待检测文字大小及所述标准文字大小对所述待检测文字进行尺度调整，得到目标文字；

从所述预设搜索树中获取每个标准文字的标准特征向量；

根据所述预设搜索树及所述目标文字的文字特征生成目标特征向量；

根据所述目标特征向量及所述标准特征向量生成所述待检测文字的书写得分。

根据本发明优选实施例，所述根据所述文字质量检测请求获取待检测图像包括：

解析所述文字质量检测请求的报文，得到所述报文携带的数据信息；

从所述数据信息中获取与第一预设标签对应的信息作为书写设备地址，所述第一预设标签用于指示书写设备；

从所述数据信息中获取与第二预设标签对应的信息作为图像编号，所述第二预设标签用于指示图像；

从所述书写设备地址中获取与所述图像编号对应的信息作为所述待检测图像。

根据本发明优选实施例，所述确定所述待检测文字在所述待检测图像中的文字大小作为待检测文字大小包括：

从所述待检测图像中获取所述待检测文字的文字像素，所述文字像素包括横向像素及纵向像素；

获取所述横向像素在所述待检测图像中的横向像素位置；

选取位置最小的所述横向像素位置作为第一像素位置，并选取位置最大的所述横向像素位置作为第二像素位置；

计算所述第二像素位置与所述第一像素位置的位置差，得到横向长度；

获取所述纵向像素在所述待检测图像中的纵向像素位置；