[发明专利]置信度阈值选择方法、装置、设备以及存储介质在审
申请号: | 202110308648.5 | 申请日: | 2021-03-23 |
公开(公告)号: | CN113052063A | 公开(公告)日: | 2021-06-29 |
发明(设计)人: | 韩光耀;冯博豪;陈禹燊 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 置信 阈值 选择 方法 装置 设备 以及 存储 介质 | ||
1.一种置信度阈值选择方法,包括:
接收票据参数;
确定所述票据参数的机器识别结果的候选置信度阈值集合;
计算所述候选置信度阈值集合中的候选置信度阈值的准确率和召回率;
基于计算结果从所述候选置信度阈值集合中确定最佳置信度阈值;
返回所述最佳置信度阈值以及所述最佳置信度阈值对应的准确率和召回率。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述基于计算结果从所述候选置信度阈值集合中确定最佳置信度阈值之后,所述方法还包括:
基于贝叶斯优化算法和自定义的评估函数确定多个所述票据参数的机器识别结果的最优置信度阈值组合。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述方法还包括:
返回所述最优置信度阈值组合以及所述最优置信度阈值组合对应的准确率和召回率。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定所述票据参数的机器识别结果的候选置信度阈值集合,包括:
对所述票据参数进行解析,得到解析结果;
对所述解析结果进行统计分析,得到所述候选置信度阈值集合。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其中,所述基于计算结果从所述候选置信度阈值集合中确定最佳置信度阈值,包括:
基于计算结果得到所述候选置信度阈值的准召曲线;
基于所述准召曲线的面积确定所述最佳置信度阈值。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其中,所述准确率为不小于所述置信度阈值的票据中正确的票据数量与不小于所述置信度阈值的票据总数的比值;
所述召回率为不小于所述置信度阈值的票据中正确的票据数量与票据总数的比值。
7.一种置信度阈值选择装置,包括:
接收模块,被配置成接收票据参数;
第一确定模块,被配置成确定所述票据参数的机器识别结果的候选置信度阈值集合;
计算模块,被配置成计算所述候选置信度阈值集合中的候选置信度阈值的准确率和召回率;
第二确定模块,被配置成基于计算结果从所述候选置信度阈值集合中确定最佳置信度阈值;
第一返回模块,被配置成返回所述最佳置信度阈值以及所述最佳置信度阈值对应的准确率和召回率。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述装置还包括:
第三确定模块,被配置成基于贝叶斯优化算法和自定义的评估函数确定多个所述票据参数的机器识别结果的最优置信度阈值组合。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述装置还包括:
第二返回模块,被配置成返回所述最优置信度阈值组合以及所述最优置信度阈值组合对应的准确率和召回率。
10.根据权利要求7所述的装置,其中,所述第一确定模块进一步配置成:
对所述票据参数进行解析,得到解析结果;
对所述解析结果进行统计分析,得到所述候选置信度阈值集合。
11.根据权利要求7-10任一项所述的装置,其中,所述第二确定模块进一步配置成:
基于计算结果得到所述候选置信度阈值的准召曲线;
基于所述准召曲线的面积确定所述最佳置信度阈值。
12.根据权利要求7-11任一项所述的装置,其中,所述准确率为不小于所述置信度阈值的票据中正确的票据数量与不小于所述置信度阈值的票据总数的比值;
所述召回率为不小于所述置信度阈值的票据中正确的票据数量与票据总数的比值。
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