[发明专利]用于识别字迹的方法、装置及计算机可读介质有效
| 申请号： | 201810035543.5 | 申请日： | 2018-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN108154136B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 安睿;陆王天宇 | 申请（专利权）人： | 众安信息技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/226 | 分类号： | G06V30/226;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 钟胜光 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明的实施例公开了用于识别字迹的方法、装置和计算机可读存储介质。该方法包括：利用从时间采样的历史字迹数据集获得的多个用户的历史字迹段数据和与历史字迹段数据相关的历史用户标签数据作为训练样本，训练生成包含循环神经网络和深度神经网络的判别模型，其中，将历史字迹段数据输入到循环神经网络，循环神经网络输出指示用户字迹风格的特征值，特征值被输入到深度神经网络；将历史用户标签数据输入到深度神经网络，深度神经网络用于进行用户字迹分类；对循环神经网络和深度神经网络一起进行训练。本发明使用循环神经网络有效地对字迹风格进行建模，可以实时、准确地识别字迹，同时对不同的语言有较为良好的扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 识别 字迹 方法 装置 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
一种用于识别字迹的方法，其特征在于，包括：利用从时间采样的历史字迹数据集获得的多个用户的历史字迹段数据和与所述历史字迹段数据相关的历史用户标签数据作为训练样本，训练生成包含循环神经网络和深度神经网络的判别模型，其中，将所述历史字迹段数据输入到所述循环神经网络，所述循环神经网络输出指示用户字迹风格的特征值，所述特征值被输入到所述深度神经网络；将所述历史用户标签数据输入到所述深度神经网络，所述深度神经网络用于进行用户字迹分类；对所述循环神经网络和所述深度神经网络一起进行训练。
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