[发明专利]一种光学文字序列识别方法在审
| 申请号： | 201511020570.8 | 申请日： | 2015-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN105654129A | 公开（公告）日： | 2016-06-08 |
| 发明（设计）人： | 刘世林;何宏靖;陈炳章;吴雨浓;姚佳 | 申请（专利权）人： | 成都数联铭品科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610041 四川省成都市高新区*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像文字识别领域，特别涉及一种光学文字序列识别方法，本发明应用了CNN和RNN的技术，通过CNN对包含多个字符的整个图片进行特征提取，然后将同样的特征送入RNN进行重复递归使用，以实现连续预测多个字符的目的。本发明方法系统的克服了OCR识别前先要进行图片切分的弊端，简化了图像文字识别的前期处理过程，显著提高了文字识别的效率。又由于RNN递归使用了上一轮的输出和识别结果，在模型训练的同时将字、词之间依赖关系的语言模型也一并学习得到了，避免了OCR方法识别单个字符后需要额外构建语言模型来进行后处理的步骤，在更好的提升字、词序列的识别准确率的同时进一步提高了文字识别的处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 光学 文字 序列 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种光学文字序列识别方法，其特征在于，包含以下实现步骤：(1)构建卷积神经网络和递归神经网络模型，其中所述递归神经网络每个时刻输入信号包括：所述卷积神经网络提取的样本特征数据，上一时刻递归神经网络的输出数据以及上一时刻递归神经网络识别出的字词转化成的向量数据；(2)使用训练样本集来训练所述卷积神经网络和递归神经网络模型；(3)将待识别图像文字序列输入训练好的所述卷积神经网络及递归神经网络中，输出待识别图像文字序列的完整识别结果。
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