[发明专利]用于确定字符序列的方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种用于确定字符序列的方法，包括：

确定原始图像的图像特征数据；

基于所述图像特征数据确定第一字符特征数据，所述第一字符特征数据至少包括所述原始图像中包括的多个字符的相应字符特征数据；

基于所述第一字符特征数据，确定由所述多个字符组成的目标字符序列；

从所述目标字符序列中获取第二字符特征数据，所述第二字符特征数据包含字符特征信息和字符序列特征信息；以及

基于所述图像特征数据和所述第二字符特征数据，确定所述多个字符的更新的目标字符序列，

其中确定所述更新的目标字符序列包括：

通过将所述图像特征数据和所述第二字符特征数据输入注意图模型，确定所述多个字符的注意力掩码信息；

基于所述图像特征数据和所述注意力掩码信息，确定第三字符特征数据；以及

基于所述第三字符特征数据，确定所述多个字符的分类信息，以确定所述更新的目标字符序列。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一字符特征数据包括冗余的字符特征数据，并且其中确定所述目标字符序列包括：

基于所述第一字符特征数据获取冗余分类信息，以确定包含冗余字符的字符序列；以及

响应于所述包含冗余字符的字符序列中的字符组合命中备选字符序列的概率大于阈值概率，将所述备选字符序列确定为所述目标字符序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述图像特征数据包括：

通过利用第一网络对所述原始图像进行处理，确定所述原始图像的特征图，作为所述图像特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第一网络是卷积神经网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述第三字符特征数据包括：

利用所述注意力掩码信息对所述图像特征数据进行掩码处理，以确定分别对应于所述多个字符的多个特征向量，作为所述第三字符特征数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其中确定所述多个字符的分类信息包括：

利用神经网络中的第二网络基于所述多个特征向量确定所述多个字符的分类信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述第二网络是全连接网络。

8.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述多个字符的分类信息包括：

将所述第三字符特征数据应用于字符识别模型以确定所述多个字符的分类信息，所述字符识别模型是将被设置的参考字符特征数据作为输入以及对应的经标注的参考字符分类信息作为输出来训练得到的。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述注意图模型是将参考字符特征数据、参考图像特征数据作为输入以及将对应的经标注的参考注意力掩码信息作为输出来训练得到的。

10.根据权利要求1所述的方法，其中从所述目标字符序列中获取所述第二字符特征数据包括：

通过对每个字符进行编码，确定所述字符特征信息；以及

基于每个字符与所述目标字符序列中的其他字符的组合关系，确定所述字符序列特征信息。