[发明专利]文字识别方法和装置

说明书

本申请提出一种文字识别方法和装置，该文字识别方法包括：根据预设的特征算子，获取待识别的图像的特征向量，所述特征算子用于根据当前处理的像素点的不同方向上的相邻的局部像素点进行运算；将所述待识别的图像的特征向量与预先获取的文字样本的特征向量进行比对，获取所述待识别的图像的文字识别结果，其中，所述文字样本的特征向量是根据所述特征算子对所述文字样本进行运算后得到的。该方法能够提高识别的准确率，并提高识别速度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种文字识别方法和装置。

背景技术

文字识别领域中，文字的描述特征在很大程度上决定了识别的准确率和识别速度。一般的文字识别中，基于二值图像的文字识别方法受前期预处理的影响较大，适合拍照质量很好的应用场合。但对于打印的小票或其他印刷品，常常存在打印字不清晰，或印墨不均匀的情况，适合采用灰度图像的识别方法。

基于灰度图像的识别方法中，主流的Hog特征法适用于数字的识别，Gabor特征法适用于中文的识别。Gabor特征识别法是通过不同尺度和方向的Gabor核对图像进行卷积运算，然后抽取卷积图像后的像素点作为文字的描述特征。该方法具有较高的识别率，但运算量比较大，对识别速度有较大的影响。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的一个目的在于提出一种文字识别方法，该方法可以准确高效地识别图像中的文字。

本申请的另一个目的在于提出一种文字识别装置。

为达到上述目的，本申请实施例提出的文字识别方法，包括：根据预设的特征算子，获取待识别的图像的特征向量，所述特征算子用于根据当前处理的像素点的不同方向上的相邻的局部像素点进行运算；将所述待识别的图像的特征向量与预先获取的文字样本的特征向量进行比对，获取所述待识别的图像的文字识别结果，其中，所述文字样本的特征向量是根据所述特征算子对所述文字样本进行运算后得到的。

本申请实施例提出的文字识别方法，通过根据预设的特征算子，获取待识别的图像的特征向量并与预先获取的文字样本的特征向量进行比对，获取待识别的图像的文字识别结果，由于特征向量是根据预设的特征算子对当前处理的像素点的不同方向上的相邻的局部像素点进行运算得到的，对文字的特征表述更加准确，提高了识别准确率，且计算简单，提高了识别速度。

为达到上述目的，本申请实施例提出的文字识别装置，包括：获取模块，用于根据预设的特征算子，获取待识别的图像的特征向量，所述特征算子用于根据当前处理的像素点的不同方向上的相邻的局部像素点进行运算；识别模块，用于将所述待识别的图像的特征向量与预先获取的文字样本的特征向量进行比对，获取所述待识别的图像的文字识别结果，其中，所述文字样本的特征向量是根据所述特征算子对所述文字样本进行运算后得到的。

本申请实施例提出的文字识别装置，通过根据预设的特征算子，获取待识别的图像的特征向量并与预先获取的文字样本的特征向量进行比对，获取待识别的图像的文字识别结果，由于特征向量是根据预设的特征算子对当前处理的像素点的不同方向上的相邻的局部像素点进行运算得到的，对文字的特征表述更加准确，提高了识别准确率，且计算简单，提高了识别速度。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请一个实施例提出的文字识别方法的流程示意图；

图2是本申请一个实施例中的特征算子的示意图；