[发明专利]名片识别方法和装置

说明书

本发明提出一种名片识别方法和装置，其中，方法包括：获取待识别的名片图像；将名片图像输入至文字检测模型，以得到各文本行区域；其中，文字检测模型，已学习得到图像特征与各文本行区域之间的对应关系；将各文本行区域输入至文字识别模型，以得到各文本行区域对应的名片信息。该方法能够实现基于深度学习的文字检测模型来识别名片图像中的各文本行区域，鲁棒性较强，可以降低因为低质量和噪声数据对文本提取的影响，从而提升该方法的通用性和应用空间。并且，基于深度学习的文字识别模型来对各文本行区域进行端到端的识别，无需进行单字分割，具有更高的准确率，同时也对各种复杂的变化具有更强的识别能力，提升该方法的通用性和识别效果。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种名片识别方法和装置。

背景技术

随着个人计算机(Personal Computer，简称PC)、移动终端的普及与发展，将纸质名片使用电子信息方式进行存储与检索逐渐成为了主流。但是，将纸质名片转化成电子名片需要耗费较大的人力和物力，因此，自动化地完成这个过程至关重要。

经过不同学者的长期探索与研究，名片识别方法已经存在很多应用的实例，但是，传统的名片识别方法受限于所使用的光学字符识别(Optical Character Recognition，简称OCR)技术，在名片图像质量较低，比如存在畸变的情况下，很难进行有效的识别，即识别的准确性较低。

发明内容

本发明提出一种名片识别方法和装置，以实现提升名片识别方法的通用性和识别效果，用于解决现有技术中名片识别的准确性较低的技术问题。

本发明第一方面实施例提出了一种名片识别方法，包括：

获取待识别的名片图像；

将所述名片图像输入至文字检测模型，以得到各文本行区域；其中，所述文字检测模型，已学习得到图像特征与各文本行区域之间的对应关系；

将所述各文本行区域输入至文字识别模型，以得到所述各文本行区域对应的名片信息。

本发明实施例的名片识别方法，通过获取待识别的名片图像；将名片图像输入至文字检测模型，以得到各文本行区域；其中，文字检测模型，已学习得到图像特征与各文本行区域之间的对应关系；将各文本行区域输入至文字识别模型，以得到各文本行区域对应的名片信息。本发明中，基于深度学习的文字检测模型来识别名片图像中的各文本行区域，鲁棒性较强，可以降低因为低质量和噪声数据对文本提取的影响，从而提升该方法的通用性和应用空间。并且，基于深度学习的文字识别模型来对各文本行区域进行端到端的识别，无需进行单字分割，具有更高的准确率，同时也对各种复杂的变化具有更强的识别能力，提升该方法的通用性和识别效果。

本发明第二方面实施例提出了一种名片识别装置，包括：

获取模块，用于获取待识别的名片图像；

文本行区域确定模块，用于将所述名片图像输入至文字检测模型，以得到各文本行区域；其中，所述文字检测模型，已学习得到图像特征与各文本行区域之间的对应关系；

名片信息确定模块，用于将所述各文本行区域输入至文字识别模型，以得到所述各文本行区域对应的名片信息。

本发明实施例的名片识别装置，通过获取待识别的名片图像；将名片图像输入至文字检测模型，以得到各文本行区域；其中，文字检测模型，已学习得到图像特征与各文本行区域之间的对应关系；将各文本行区域输入至文字识别模型，以得到各文本行区域对应的名片信息。本发明中，基于深度学习的文字检测模型来识别名片图像中的各文本行区域，鲁棒性较强，可以降低因为低质量和噪声数据对文本提取的影响，从而提升该方法的通用性和应用空间。并且，基于深度学习的文字识别模型来对各文本行区域进行端到端的识别，无需进行单字分割，具有更高的准确率，同时也对各种复杂的变化具有更强的识别能力，提升该方法的通用性和识别效果。