[发明专利]包含多行文本的图像识别方法、装置及计算机设备

说明书

本申请提供一种包含多行文本的图像识别方法、装置及计算机设备，方法包括：获取待识别图像；响应于待识别图像为包含多行文本的目标图像，对目标图像进行归一化处理，得到归一化后的目标图像；将归一化后的目标图像输入至已训练的文本识别模型，输出字符匹配概率；其中，已训练的文本识别模型包括用于对归一化后的目标图像进行特征维度分析的数据变换层；根据字符匹配概率，确定待识别图像所含多行文本的文本字符。采用本方法，能够提高图像所含多行文本的字符识别准确率。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种包含多行文本的图像识别方法、装置及计算机设备。

背景技术

随着图像处理技术的不断发展，利用计算机实现对图片中文字的自动识别已逐渐成熟。日常生活中，常需要对包含有多行文本的图片进行识别，从而得到图片中的多行文本内容，例如，在物流码识别场景下，需要对物流码图片进行识别，以获取其中包含的物流码信息，便于物流管控。

然而，现有的文本识别方法仅限于对单行文本的精准识别，面对多行文本识别任务时，由于文本呈现出双行结构，且上下多行定长的数字文本紧密排列、行间较小，不可避免存在字迹模糊，极易导致各个文本行的检测精准度不高，因此总是容易出现检偏、漏检等异常情况，影响到识别性能。

因此，现有的多行文本识别方法存在着识别准确率不高的技术问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种包含多行文本的图像识别方法、装置及计算机设备，用以提升图像所含多行文本的字符识别准确率。

第一方面，本申请提供一种包含多行文本的图像识别方法，包括：

获取待识别图像；

响应于待识别图像为包含多行文本的目标图像，对目标图像进行归一化处理，得到归一化后的目标图像；

将归一化后的目标图像输入至已训练的文本识别模型，输出字符匹配概率；其中，已训练的文本识别模型包括用于对归一化后的目标图像进行特征维度分析的数据变换层；

根据字符匹配概率，确定待识别图像所含多行文本的文本字符。

在本申请一些实施例中，已训练的文本识别模型包括特征提取层、数据变换层、分类层以及连接主义时间分类层；其中，将归一化后的目标图像输入至已训练的文本识别模型，输出字符匹配概率，包括：将归一化后的目标图像输入至已训练的文本识别模型，通过特征提取层对归一化后的目标图像进行特征提取，得到图像特征图；通过数据变换层对图像特征图进行特征维度分析，得到图像矩阵；通过分类层对图像矩阵进行字符分类，得到字符分类向量；通过连接主义时间分类层对字符分类向量进行损失分析，得到字符匹配概率。

在本申请一些实施例中，已训练的文本识别模型还包括循环网络层；其中，在通过数据变换层对图像特征图进行特征维度分析，得到图像矩阵之后，还包括：通过循环网络层对图像矩阵进行序列分析，得到目标矩阵向量；其中，目标矩阵向量用于通过分类层进行字符分类。

在本申请一些实施例中，数据变换层包括维度拆分网络、维度交换网络以及维度合并网络；其中，通过数据变换层对图像特征图进行特征维度分析，得到图像矩阵，包括：通过维度拆分网络对图像特征图进行维度拆分，得到拆分后的图像特征图；通过维度交换网络对拆分后的图像特征图进行维度交换，得到交换后的图像特征图；通过维度合并网络对交换后的图像特征图进行维度合并，得到图像矩阵。

在本申请一些实施例中，在将归一化后的目标图像输入至已训练的文本识别模型之前，还包括：构建初始的文本识别模型；文本识别模型由特征提取层、数据变换层、分类层以及连接主义时间分类层构成；获取多行文本图像集，并将多行文本图像集划分为训练集和测试集；多行文本图像集包括多个已标注文本字符的图像；文本字符是根据预设的字符序号映射表查询确定的；使用训练集对初始的文本识别模型进行训练，得到初步训练后的文本识别模型；使用测试集对初步训练后的文本识别模型进行测试调整，得到已训练的文本识别模型。