[发明专利]识别方法及装置

权利要求书

1.一种识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别文字图像；

将所述待识别文字图像输入至文字识别模型，经过所述文字识别模型中的特征提取层提取所述待识别文字图像的文字特征；

根据所述文字特征生成中间特征向量，并通过所述文字识别模型中的全连接层对所述中间特征向量进行处理，获得多维特征向量；

将所述多维特征向量输入至所述文字识别模型中的输出层进行向量转换，输出对所述待识别文字图像中文字的识别结果。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述文字特征生成中间特征向量，包括：

将所述文字特征输入至所述文字识别模型中的归一化层进行归一化处理，获得所述中间特征向量。

3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述将所述多维特征向量输入至所述文字识别模型中的输出层进行向量转换，输出对所述待识别文字图像中文字的识别结果，包括：

将所述多维特征向量输入至所述文字识别模型中的文字识别模块，经过所述文字识别模块中的输出层对所述多维特征向量进行向量转换，获得所述待识别文字图像中文字的识别信息；

在所述识别信息中选择概率最高的编号确定为目标编号；

基于所述目标编号查询预设的文字字典，根据查询结果确定目标文字；

将所述目标文字确定为对所述待识别文字图像中文字的识别结果并输出。

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述将所述多维特征向量输入至所述文字识别模型中的输出层进行向量转换，输出对所述待识别文字图像中文字的识别结果步骤执行之前，还包括：

将所述多维特征向量输入至所述文字识别模型中的错字判别模块进行文字判别处理，获得二维特征向量；

相应的，所述将所述多维特征向量输入至所述文字识别模型中的输出层进行向量转换，输出对所述待识别文字图像中文字的识别结果，包括：

将所述二维特征向量输入至所述输出层进行向量转换，输出对所述待识别文字图像中文字的错字识别结果，作为所述识别结果。

5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述将所述多维特征向量输入至所述文字识别模型中的错字判别模块进行文字判别处理，获得二维特征向量，包括：

将所述多维特征向量输入至所述错字判别模块中的独热编码层进行编码处理，并将编码处理后的多维特征向量降维为稠密特征向量；

根据所述稠密特征向量和所述中间特征向量生成拼接特征向量，并对所述拼接特征向量进行全连接处理，获得所述二维特征向量。

6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述将所述多维特征向量输入到所述错字判别模块中的独热编码层进行编码处理，并将编码处理后的多维特征向量降维为稠密特征向量，包括：

将所述多维特征向量输入至所述独热编码层进行编码处理，获得编码特征向量；

通过所述错字判别模块中的嵌入层对所述编码特征向量进行降维处理，生成所述稠密特征向量。

7.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述稠密特征向量和所述中间特征向量生成拼接特征向量，并对所述拼接特征向量进行全连接处理，获得所述二维特征向量，包括：

将所述稠密特征向量和所述中间特征向量输入至所述错字判别模块中的拼接层进行拼接处理，生成所述拼接特征向量；

通过所述错字判别模块中的全连接层对所述拼接特征向量进行处理，获得所述二维特征向量。

8.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述将所述二维特征向量输入至所述输出层进行向量转换，输出对所述待识别文字图像中文字的错字识别结果，作为所述识别结果，包括：

将所述二维特征向量输入至所述错字判别模块中的输出层进行向量转换，输出所述待识别文字图像中文字的正确概率和错误概率，作为所述识别结果。