[发明专利]识别图像中的文字的方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种识别图像中的文字的方法，其特征在于，所述方法包括：

(A)构建用于基于图像预测图像中的文字的识别模型；

(B)获取第一类字段的合成样本和第二类字段的合成样本，并利用多个第一类字段的合成样本和多个第二类字段的合成样本构建第一训练数据集；

(C)获取包括多个第一类字段的真实样本和多个第二类字段的真实样本的第一测试数据集；

(D)基于第一训练数据集和第一测试数据集，对识别模型进行迭代更新，得到初始识别模型；

(E)利用所述多个第一类字段的真实样本和所述多个第二类字段的真实样本构建第二训练数据集；

(F)基于第二训练数据集和第一测试数据集，对初始识别模型进行迭代更新，得到目标识别模型；

(G)基于目标识别模型和待检测图像，确定待检测图像中的文字。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤获取第一类字段的合成样本和第二类字段的合成样本：

提取样本图像的背景信息和语料信息；

筛选出所述语料信息中的第一类字段信息和第二类字段信息；

融合所述第一类字段信息和所述背景信息，生成第一类字段的合成样本；

融合所述第二类字段信息和所述背景信息，生成第二类字段的合成样本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(D)包括：

(D1)按照预设的第一抽样比例，从所述第一训练数据集中抽取在一次训练的过程中的一个训练步长所使用的所述第一类字段的合成样本和所述第二类字段的合成样本；

(D2)基于抽取的所述第一类字段的合成样本和所述第二类字段的合成样本对所述识别模型进行第一预定次数的训练，生成一阶识别模型；

(D3)按照预设的第一抽样比例，基于抽取的所述第一类字段的合成样本和所述第二类字段的合成样本对所述一阶识别模型进行训练，生成初始识别模型；

(D4)基于所述第一测试数据集对所述初始识别模型进行第一测试，以得到所述初始识别模型对于第一类字段的第一识别准确率和第二类字段的第一识别准确率；

(D5)基于所述第一类字段的第一识别准确率和所述第二类字段的第一识别准确率确定第一比例调整参数；

(D6)确定所述第一比例调整参数是否满足预定条件；

(D7)如果满足预定条件，在训练的次数未达到第二预定次数时，则调整预设的第一抽样比例，返回执行步骤(D3)；

(D8)如果不满足预定条件，在训练的次数未达到第二预定次数时，返回执行步骤(D4)。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(D5)包括：

获取所述第一类字段的权重和所述第二类字段的权重；

基于所述第一类字段的第一识别准确率、所述第一类字段的权重、第二类字段的第一识别准确率以及所述第二类字段的权重确定比例调整参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(F)包括：

(F1)按照预设的第二抽样比例，从所述第二训练数据集中抽取在一次训练的过程中的一个训练步长所使用的所述第一类字段的真实样本和所述第二类字段的真实样本，基于抽取的所述第一类字段的真实样本和所述第二类字段的真实样本对所述初始识别模型进行训练，生成目标识别模型；

(F2)基于所述第一测试数据集对所述初始识别模型进行第二测试，以得到所述初始识别模型对于第一类字段的第二识别准确率和第二类字段的第二识别准确率；

(F3)基于所述第一类字段的第二识别准确率和所述第二类字段的第二识别准确率确定第二比例调整参数；

(F4)确定所述第二比例调整参数是否满足预定条件；

(F5)如果满足预定条件，则调整预设的第二抽样比例，在训练的次数未达到第三预定次数时，返回执行步骤(F1)；

(F6)如果不满足预定条件，在训练的次数未达到第三预定次数时，返回执行步骤(F2)。