[发明专利]一种基于深度学习模型的OCR识别方法及终端有效
| 申请号： | 201910067240.6 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109784342B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 林玉玲;郝占龙;陈文传;吴建杭;庄国金;方恒凯 | 申请（专利权）人： | 厦门商集网络科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所 35001 | 代理人： | 何小星 |
| 地址： | 361000 福建省厦*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习模型的OCR识别方法及终端，属于数据处理领域。本发明通过将预设的字符片段图像分割成多个单字符图像，得到单字符图像集合；预设的第一OCR深度学习模型依次识别所述单字符图像集合中的元素，得到第一特征向量集合；一所述单字符图像对应一第一特征向量；根据预设的特征数据库，将所述第一特征向量集合中的每一第一特征向量转换为对应的单字符，得到单字符集合；所述特征数据库中的一条记录保存一单字符和与所述一单字符对应的特征向量；排列所述单字符集合中的元素，得到与所述字符片段图像对应的字符串。实现提高OCR识别字符的抗干扰能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 ocr 识别 方法 终端 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习模型的OCR识别方法，其特征在于，包括：S1、将预设的字符片段图像分割成多个单字符图像，得到单字符图像集合；S2、预设的第一OCR深度学习模型依次识别所述单字符图像集合中的元素，得到第一特征向量集合；一所述单字符图像对应一第一特征向量；S3、根据预设的特征数据库，将所述第一特征向量集合中的每一第一特征向量转换为对应的单字符，得到单字符集合；所述特征数据库中的一条记录保存一单字符和与所述一单字符对应的特征向量；S4、排列所述单字符集合中的元素，得到与所述字符片段图像对应的字符串。
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