[发明专利]手写模型训练方法、手写字识别方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种手写模型训练方法，其特征在于，包括：

获取规范中文字训练样本，并采用中文字库对所述规范中文字训练样本进行标注，得到规范中文字训练样本中每个样本的真实结果，将所述规范中文字训练样本输入到双向长短时记忆神经网络中进行训练，根据所述规范中文字训练样本中每个样本的真实结果，采用基于批量梯度下降的时间相关反向传播算法更新双向长短时记忆神经网络的网络参数，获取规范中文字识别模型；

获取非规范中文字训练样本，并采用中文字库对所述非规范中文字训练样本进行标注，得到非规范中文字训练样本中每个样本的真实结果，将所述非规范中文字训练样本输入到所述规范中文字识别模型中进行训练，根据所述规范中文字训练样本中每个样本的真实结果，采用基于批量梯度下降的时间相关反向传播算法更新所述规范中文字识别模型的网络参数，获取调整中文手写字识别模型；

获取待测试中文字样本，并采用中文字库对所述待测试中文字样本进行标注，得到待测试中文字样本中每个样本的真实结果，采用所述调整中文手写字识别模型识别所述待测试中文字样本，获取识别结果与真实结果不符的出错字，把所有所述出错字作为出错字训练样本；

将所述出错字训练样本输入到所述调整中文手写字识别模型中进行训练，采用基于批量梯度下降的时间相关反向传播算法更新调整中文手写字识别模型的网络参数，获取目标中文手写字识别模型。

2.根据权利要求1所述的手写模型训练方法，其特征在于，所述获取规范中文字训练样本，并采用中文字库对所述规范中文字训练样本进行标注，得到规范中文字训练样本中每个样本的真实结果，包括：

获取待处理中文字训练样本中每个中文字的像素值特征矩阵，将所述像素值特征矩阵中每个像素值进行归一化处理，获取每个中文字的归一化像素值特征矩阵，其中，归一化处理的公式为MaxValue为每个中文字的像素值特征矩阵中像素值的最大值，MinValue为每个中文字的像素值特征矩阵中像素值的最小值，x为归一化前的像素值，y为归一化后的像素值；

将每个中文字的归一化像素值特征矩阵中的像素值划分为两类像素值，基于所述两类像素值建立每个中文字的二值化像素值特征矩阵，将每个中文字的二值化像素特征矩阵组合作为规范中文字训练样本，并采用中文字库对所述规范中文字训练样本进行标注，得到规范中文字训练样本中每个样本的真实结果。