[发明专利]文字识别方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201811339691.2 | 申请日： | 2018-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN109685050A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 周罡 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 黄章辉 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种文字识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：对获取到的待识别的文字图像进行预处理，得到处理后的原始文字图像；根据卷积神经网络模型的卷积层定义，对每个原始文字图像进行文字的特征提取和特征组合，得到原始文字图像对应的N*N的文字特征矩阵；根据卷积神经网络模型的池化层定义，对每个文字特征矩阵进行特征降维处理，得到降维后的1*1的目标特征矩阵，并将1*1的目标特征矩阵中的目标特征值，作为一维目标序列点；将一维目标序列点组成的合集，作为一维目标特征序列；对一维目标特征序列进行识别，输出一维目标特征序列对应的目标文字数据。本发明能够提高文字识别效率和识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 目标特征 矩阵 文字识别 原始文字 卷积神经网络 存储介质 目标序列 文字特征 图像 计算机技术领域 预处理 目标文字 特征降维 特征提取 特征组合 文字图像 准确率 池化 降维 卷积 输出 | ||
【主权项】：
1.一种文字识别方法，其特征在于，所述文字识别方法包括：获取待识别的文字图像；根据预先训练好的卷积神经网络模型的输入层定义，对所述待识别的文字图像进行预处理，得到处理后的原始文字图像；针对每个所述原始文字图像，根据所述卷积神经网络模型的卷积层定义，对所述原始文字图像进行文字的特征提取和特征组合，得到所述原始文字图像对应的N*N的文字特征矩阵，其中，N为正整数；针对每个所述文字特征矩阵，根据所述卷积神经网络模型的池化层定义，对所述文字特征矩阵进行特征降维处理，得到降维后的1*1的目标特征矩阵，并将所述1*1的目标特征矩阵中的目标特征值，作为一维目标序列点；将每个所述原始文字图像对应的所述一维目标序列点组成的合集，作为一维目标特征序列；在预先训练好的循环神经网络模型中，对所述一维目标特征序列进行识别，输出所述一维目标特征序列对应的目标文字数据。
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