[发明专利]一种基于神经网络的文字识别方法在审
| 申请号： | 202010222642.1 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN111428715A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 陈豪奋 | 申请（专利权）人： | 广州市南方人力资源评价中心有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省广州市番禺区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及文字识别技术技术领域，具体涉及一种基于神经网络的文字识别方法，采用如下步骤：S1：采用待识别文本图像，且转换为灰度图像，形成训练样本图片；S2：对S1中的训练样本图片，输入至cnn卷积神经网络，通过对卷积层的输出通道、卷积核和步长的参数设定，以及层归一化处理，然后提取特征，输出特征矩阵；S3：基于lstm神经网络的cell组成的双向rnn的语言模型；S4：将S2中的得到的特征矩阵，输入至S3中的双向rnn的语言模型中；它基于cnn和rnn的文字识别算法,通过改进cnn和rnn层，其特征提取更加达到点子上，不会出现特征丢失和特征消失的问题，提高识别效率和正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 文字 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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