[发明专利]一种基于半监督学习的文字识别方法有效
| 申请号： | 202110335240.7 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN112926684B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 汪增福;吴仕莲 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06V30/19 | 分类号： | G06V30/19;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230031 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的文字识别方法，其步骤包括：1收集文本图片，建立文本识别数据集；2构建半监督文字识别网络；3运行半监督文字识别网络；4计算每一张输入图片对应的损失函数并训练半监督文字识别网络；5利用训练后的文字识别网络对任意输入的待识别图片进行识别。本发明无需标注大量数据即可得到较高的识别效果，从而提高识别效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 文字 识别 方法 | ||
【主权项】：
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