[发明专利]基于文字结构部件检测神经网络的文字检测方法及系统有效
| 申请号： | 201510968301.8 | 申请日： | 2015-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN105608454B | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 周异;吴敏辰;陈凯;苗丽;奚国坚;周曲;任逍航 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;中国太平洋保险（集团）股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 徐红银;郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于文字结构部件检测神经网络的文字检测方法及系统，所述方法在深度卷积神经网络中构建文字结构部件检测层，所述文字结构部件检测层对文字结构部件进行检测，从而实现文字区域定位和分割。在文字结构部件检测层中，构建是多个文字结构检测器，对某一类文字结构使用单独的文字结构检测器进行检测，提高了文字结构检测的准确性和独特性。本发明以文字结构部件检测的深度学习网络对文字结构特征的强提取能力为出发点，针对中文字结构特征做了专项检测，因此具有更高的主动性和精确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 文字 结构 部件 检测 神经网络 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于文字结构部件检测神经网络的文字检测方法，其特征在于：所述方法在深度卷积神经网络中构建文字结构部件检测层，所述文字结构部件检测层对文字结构部件进行检测，从而实现文字区域定位和分割；所述方法包括以下步骤：S1，在深度卷积神经网络构建文字结构部件检测层，所述文字结构部件检测层由多个文字结构部件检测器组成，针对中文字包含的文字结构部件的种类，对每一种文字结构部件构建相应的文字结构部件检测器；S2，建立中文字数据集，包括从文字检测数据集中选出大量文字区域和非文字区域，用于训练深度学习网络；所述S1、S2没有先后顺序要求，S1、S2完成后进行训练得到训练后的深度卷积神经网络；S3，使用多尺度滑动窗算法提取自然图像中的候选文字区域，并由训练得到的深度卷积神经网络分类，得到文字区域；S4，分析文字区域之间的相关性，将相关文字区域聚合成文本行，并用矩形框对文本行加以标定。
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