[发明专利]光学字符识别方法及装置

说明书

本发明提供了一种光学字符识别方法及装置，该方法包括：获得票据的当前影像数据和历史影像数据，所述历史影像数据包括光学字符识别成功的历史影像数据和光学字符识别失败的历史影像数据；将票据的当前影像数据输入至二分类模型中，判断当前影像数据是否符合预设条件，所述二分类模型是对历史影像数据进行训练获得的；在当前影像数据符合预设条件时，将当前影像数据输入至OCR识别模型中，获得光学字符识别结果。本发明可以对光学字符进行识别，效率高。

技术领域

本发明涉及互联网领域，尤其涉及一种光学字符识别方法及装置。

背景技术

目前，光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)在多个行业广泛使用，例如银行、住宿等，在这些行业中，用户习惯将所有的票据都交给机器，让机器自动对票据的影像识别。虽然目前采用新的深度学习技术来解决票据识别率低的问题，但是仍然存在很多机器无法识别或者很难识别的票据。对于该部分票据，采用OCR技术处理后错误率非常高，现有技术一般通过专业的业务人员去校验OCR识别结果是否正确，效率低下。

发明内容

本发明提出一种光学字符识别方法，用以对光学字符进行识别，效率高，该方法包括：

获得票据的当前影像数据和历史影像数据，所述历史影像数据包括光学字符识别成功的历史影像数据和光学字符识别失败的历史影像数据；

将票据的当前影像数据输入至二分类模型中，判断当前影像数据是否符合预设条件，所述二分类模型是对历史影像数据进行训练获得的；

在当前影像数据符合预设条件时，将当前影像数据输入至OCR识别模型中，获得光学字符识别结果。

本发明提出一种光学字符识别装置，用以对光学字符进行识别，效率高，该装置包括：

数据获得模块，用于获得票据的当前影像数据和历史影像数据，所述历史影像数据包括光学字符识别成功的历史影像数据和光学字符识别失败的历史影像数据；

判断模块，用于将票据的当前影像数据输入至二分类模型中，判断当前影像数据是否符合预设条件，所述二分类模型是对历史影像数据进行训练获得的；

识别模块，用于在当前影像数据符合预设条件时，将当前影像数据输入至OCR识别模型中，获得光学字符识别结果。

本发明实施例还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述光学字符识别方法。

本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述光学字符识别方法的计算机程序。

在本发明实施例中，获得票据的当前影像数据和历史影像数据，所述历史影像数据包括光学字符识别成功的历史影像数据和光学字符识别失败的历史影像数据；票据的当前影像数据输入至二分类模型中，判断当前影像数据是否符合预设条件，所述二分类模型是对历史影像数据进行训练获得的；在当前影像数据符合预设条件时，将当前影像数据输入至OCR识别模型中，获得光学字符识别结果。在上述过程中，在利用OCR识别模型对当前影像数据进行光学字符识别之前，将对当前影像数据是否符合预设条件进行判断，只有在当前影像数据符合预设条件时，才进行光学字符识别，从而提高了光学字符识别的准确度，大大降低了人工进行光学字符识别结果检验的人力和物力，提高了光学字符识别的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中光学字符识别方法的流程图；