[发明专利]一种基于深度学习的书脊文本识别方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010182949.3 | 申请日： | 2020-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN111680684B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 蔡君;付鸿添;廖丽平;陈庆珊 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范大学;广东省星溪智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/148;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 赵永强 |
| 地址： | 510630 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的书脊文本识别方法，包括：制作合成书脊、单字多字体和真实书脊数据集；基于CTPN模型对单本书脊进行文本检测；针对文本模糊特点搭建基于ResNet10的书脊文本识别模型STRNet；针对字体多样特点制作SK‑NNS分类器；基于我们制作的数据集对STRNet、SK‑NNS分类器进行训练；基于误识别概率点wp对STRNet，SK‑NNS模型进行集成，基于log_softmax预测概率对STRNet可能识别错的单字进行SK‑NNS二次识别；识别文本后处理使用自然语言处理技术进行词条语法纠错，保证识别准确率。STRNet能够提取更多的书脊文本特征，SK‑NNS能够识别不同字体的单字，两个模型优势互补，使得本方法在书脊文本识别场景的应用准确率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 书脊 文本 识别 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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