[发明专利]基于端到端的图片文字序列连续识别方法

摘要

本发明涉及图像文字识别领域，特别涉及基于端到端的图片文字序列连续识别方法，本发明应用了CNN和RNN的技术，通过CNN对包含多个字符的整个图片进行特征提取，然后将同样的特征送入RNN进行重复递归使用，以实现连续预测多个字符的目的。本发明方法系统的克服了OCR识别前先要进行图片切分的弊端，简化了图像文字识别的前期处理过程，显著提高了文字识别的效率。又由于RNN递归使用了上一轮的输出数据，在更好的提升字、词序列的识别准确率的同时进一步提高了文字识别的处理效率。

主权项

基于端到端的图片文字序列连续识别方法，其特征在于，包含以下实现步骤：(1)构建卷积神经网络和递归神经网络模型，其中所述递归神经网络每个时刻输入信号包括：所述卷积神经网络提取的样本特征数据，上一时刻递归神经网络的输出数据；(2)使用训练样本集来训练所述卷积神经网络和递归神经网络模型；(3)将待识别图像文字序列输入训练好的所述卷积神经网络及递归神经网络中，输出待识别图像文字序列的完整识别结果。