[发明专利]用户设定字符尺寸自适应匹配系统

权利要求书

1.一种用户设定字符尺寸自适应匹配系统，其特征在于，所述系统包括：

距离测量机构，设置在直播平台的主播客户端处，位于用于摄制主播画面的摄像头的外壳上，用于测量主播 面部到所述摄像头的实时距离；

误差通知设备，采用显示机构或者语音播放机构来实现，分别与网络运行机构和距离测量机构连接，用于在接收到的实时距离与当前时刻主播到摄像头的最佳距离之间的差值超限时，进行相应的误差通知操作；

内容采集设备，设置在直播平台的主播客户端处，与所述主播客户端连接，用于采集所述主播客户端的当前直播画面；

第一解析机构，与所述内容采集设备连接，用于基于OCR识别所述当前直播画面中的每一个字符，进而获得每一个字符在所述当前直播画面中的图像分块，所述图像分块为仅包括对应字符的矩形图像区域；

第二解析机构，与所述第一解析机构连接，用于对每一个字符在所述当前直播画面中的图像分块执行以下处理：基于所述图像分块的长度和所述图像分块的高度分析所述图像分块的面积等级；

频率辨识设备，分别与所述第一解析机构和所述第二解析机构连接，用于对所述当前直播画面中出现的各个字符进行去重处理以获得去重字符集合；

分块选择设备，与所述频率辨识设备连接，用于对所述去重字符集合中的每一个去重字符执行以下处理：所述去重字符在所述当前直播画面中对应一个以上图像分块，将最靠近所述当前直播画面中央位置的图像分块作为所述去重字符的代表性图像分块；

数据整合设备，分别与所述第二解析机构和所述分块选择设备连接，用于将设定数量的各个代表性图像分块分别对应的各个面积等级作为卷积神经网络的输入层的输入数据；

网络运行机构，用于运行卷积神经网络以获得当前时刻主播到摄像头的最佳距离，所述主播到摄像头的最佳距离为卷积神经网络输出层的输出数据；

网络训练设备，与所述网络运行机构连接，用于将各个面积等级作为卷积神经网络的输入层的输入数据同时将主播到摄像头的最佳距离作为卷积神经网络输出层的输出数据对卷积神经网络进行训练；

其中，将设定数量的各个代表性图像分块分别对应的各个面积等级作为卷积神经网络的输入层的输入数据包括：当所述去重字符集合中的去重字符的数量大于所述设定数量时，将代表性图像分块最靠近所述当前直播画面中央位置的设定数量的各个代表性图像分块分别对应的各个面积等级作为卷积神经网络的输入层的输入数据。

2.如权利要求1所述的用户设定字符尺寸自适应匹配系统，其特征在于：

所述误差通知设备还用于在接收到的实时距离与当前时刻主播到摄像头的最佳距离之间的差值未超限时，中断进行相应的误差通知操作。

3.如权利要求2所述的用户设定字符尺寸自适应匹配系统，其特征在于：

将设定数量的各个代表性图像分块分别对应的各个面积等级作为卷积神经网络的输入层的输入数据还包括：当所述去重字符集合中的去重字符的数量小于所述设定数量时，将所述去重字符集合中的各个去重字符的各个代表性图像分块分别对应的各个面积等级都作为卷积神经网络的输入层的部分输入数据，将所述设定数量减去所述去重字符集合中的去重字符的数量以获得差值，并将差值数量的取值为零的面积等级作为卷积神经网络的输入层的剩余输入数据。

4.如权利要求3所述的用户设定字符尺寸自适应匹配系统，其特征在于：

将设定数量的各个代表性图像分块分别对应的各个面积等级作为卷积神经网络的输入层的输入数据还包括：当所述去重字符集合中的去重字符的数量等于所述设定数量时，将所述去重字符集合中的各个去重字符的各个代表性图像分块分别对应的各个面积等级都作为卷积神经网络的输入层的输入数据。

5.如权利要求4所述的用户设定字符尺寸自适应匹配系统，其特征在于：

基于所述图像分块的长度和所述图像分块的高度分析所述图像分块的面积等级包括：将所述图像分块的长度和所述图像分块的高度相乘 以获得所述图像分块的面积，进而基于所述面积获得与所述面积成正比的面积等级。