[发明专利]一种光学文字序列识别方法

权利要求书

1.一种光学文字序列识别方法，其特征在于，包含以下实现步骤：

(1)构建卷积神经网络和递归神经网络模型，其中所述递归神经网络每个时刻输入信 号包括：所述卷积神经网络提取的样本特征数据，上一时刻递归神经网络的输出数据以及 上一时刻递归神经网络识别出的字词转化成的向量数据；

(2)使用训练样本集来训练所述卷积神经网络和递归神经网络模型；

(3)将待识别图像文字序列输入训练好的所述卷积神经网络及递归神经网络中，输出 待识别图像文字序列的完整识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：本方法中所使用的递归神经网络模型中采用 以下向前算法公式：

aht=ΣiIwihxit+ΣlVwlhvlt-1+Σh′Hwh′hbh′t-1]]>

bht=θ(aht)]]>

akt=ΣhHwhkbht]]>

ykt=exp(akt)Σk′kexp(ak′t)]]>

其中I是输入向量的维度，V是向量化的字或者词的维度，H是隐层的神经元个数，K是输 出层的神经元个数，x为卷积神经网络提取出来的特征数据，v为递归神经网络识别出的字 或者词转化成的向量数据，为当前时刻递归神经网络中隐含层神经元的输入，为当前 时刻递归神经网络隐含层神经元的输出；为当前时刻递归神经网络输出层神经元的输 入；为当前时刻递归神经网络输出层神经元的输出，为一个概率值，表示当前时刻对 应神经元输出值相对于输出层所有神经元输出值的加和的比例。