[发明专利]文字识别方法及装置在审
申请号: | 201910207837.6 | 申请日: | 2019-03-19 |
公开(公告)号: | CN111723788A | 公开(公告)日: | 2020-09-29 |
发明(设计)人: | 徐杨柳 | 申请(专利权)人: | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/20 | 分类号: | G06K9/20;G06K9/34;G06N3/04 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 李珂珂 |
地址: | 310051 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 文字 识别 方法 装置 | ||
1.一种文字识别方法,其特征在于,所述方法包括:
对输入图像进行扩增,得到多个图像,所述多个图像包含同一待识别的文字,所述多个图像中所述文字的朝向不同;
对所述多个图像进行融合,得到融合后的图像,所述融合后的图像包含多种朝向的所述文字的特征信息,所述多种朝向包括所述多个图像中所述文字的朝向;
对所述融合后的图像进行文字识别,输出文字识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多个图像进行融合,得到融合后的图像,包括:
将所述多个图像在通道维度进行连接,得到所述融合后的图像;或,
通过卷积神经网络,对所述多个图像进行融合,得到所述融合后的图像;或,
通过深层决策树,对所述多个图像进行融合,得到所述融合后的图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过卷积神经网络,对所述多个图像进行融合,得到所述融合后的图像,包括:
通过所述卷积神经网络,学习所述多个图像的权重;
根据所述多个图像的权重,将所述多个图像在通道维度进行加权求和,得到所述融合后的图像;或,
根据所述多个图像的权重,将所述多个图像加权后在通道维度进行连接,得到所述融合后的图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述融合后的图像进行文字识别,输出文字识别结果,包括:
提取所述融合后的图像的特征;
对提取到的特征进行解码,得到所述文字识别结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对输入图像进行扩增,得到多个图像,包括:
采用至少一种扩增方式,对所述输入图像进行扩增,得到所述多个图像,所述至少一种扩增方式包括旋转、镜像翻转和扭曲。
6.一种文字识别装置,其特征在于,所述装置包括:
扩增模块,用于对输入图像进行扩增,得到多个图像,所述多个图像包含同一待识别的文字,所述多个图像中所述文字的朝向不同;
融合模块,用于对所述多个图像进行融合,得到融合后的图像,所述融合后的图像包含多种朝向的所述文字的特征信息,所述多种朝向包括所述多个图像中所述文字的朝向;
识别模块,用于对所述融合后的图像进行文字识别,输出文字识别结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述融合模块用于将所述多个图像在通道维度进行连接,得到所述融合后的图像;或,
所述融合模块用于通过卷积神经网络,对所述多个图像进行融合,得到所述融合后的图像;或,
所述融合模块用于通过深层决策树,对所述多个图像进行融合,得到所述融合后的图像。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述融合模块用于通过所述卷积神经网络,学习所述多个图像的权重;根据所述多个图像的权重,将所述多个图像在通道维度进行加权求和,得到所述融合后的图像;或,根据所述多个图像的权重,将所述多个图像加权后在通道维度进行连接,得到所述融合后的图像。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述识别模块用于提取所述融合后的图像的特征;对提取到的特征进行解码,得到所述文字识别结果。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述扩增模块用于采用至少一种扩增方式,对所述输入图像进行扩增,得到所述多个图像,所述至少一种扩增方式包括旋转、镜像翻转和扭曲。
11.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器;所述存储器,用于存放至少一条指令;所述处理器,用于执行所述存储器上所存放的至少一条指令,实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。
12.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有至少一条指令,所述至少一条指令被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。
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