[发明专利]基于双向特征语言模型的自然场景文本识别方法及装置有效
| 申请号： | 202110059600.5 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112733768B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 张勇东;方山城;谢洪涛 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06V30/413 | 分类号： | G06V30/413;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 一种基于双向特征语言模型的自然场景文本识别方法及装置，方法包括将文本图像输入至视觉模型中，得到视觉特征及视觉预测结果；将视觉预测结果输入至语言模型中，进行双向特征提取，得到语言特征；迭代地执行以下操作：将语言特征和视觉特征输入至融合模型中，得到融合预测结果；确定迭代次数是否满足迭代预设阈值；在迭代次数未满足迭代预设阈值的条件下，将融合预测结果输入至语言模型中，进行双向特征提取，得到语言特征；以及在迭代次数满足迭代预设阈值的条件下，将融合预测结果作为最终结果。本发明提出的文本识别方法识别精度高且效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双向 特征 语言 模型 自然 场景 文本 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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