[发明专利]一种字符识别的方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及计算机识别技术领域，特别涉及字符识别的方法及装置。

背景技术

目前，很多场景都会应用到字符识别技术，例如：在阅卷过程中，对于扫描至电脑的试卷，试题、答案部分的评阅主要靠人工完成，对于学号、姓名、分数的部分记录和统计则可以通过计算机的识别来完成。这就要求计算机对数字及文字的识别达到一定的准确率。

以对试卷中字符的识别为例，现有技术中，由于要求作为识别对象的图像文件格式统一，尺寸固定，所以首先会将试卷的纸件扫描为图像文件，并按照预设的固定坐标截取学号、姓名以及分数等目标图像区域。然后通过HOG(Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图)计算和统计目标图像的梯度方向直方图来生成HOG特征描述子，最后将生成的HOG特征描述子输入预先训练好的支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器进行识别。但是，由于试卷的扫描由人工完成，其最后生成的图像文件存在一定偏差，如果按照预设固定坐标截取目标图像，则会使截取的目标图像也出现偏差，甚至是截取到非目标图像区域，最终导致识别错误或失败。可见，现有的字符识别技术识别的准确率较低。

发明内容

本发明实施例提供字符识别的方法和装置，用于解决现有技术识别的准确率较低的问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种字符识别的方法，其特征在于，所述方法应用于对图像中字符的识别，所述图像中包括不确定位置的文本框，所述字符填写在所述文本框中，所述方法包括：

确定文本框在待识别图像中所处的位置；

根据所述文本框的位置，截取所述待识别图像中文本框对应的目标图像；

计算所述目标图像所对应的目标方向梯度直方图HOG特征描述算子；

根据所述目标HOG特征描述子以及预先训练好的支持向量机SVM分类器，获取所述目标图像的待识别字符，所述训练好的SVM分类器中保存有HOG特征描述子与字符的对应关系。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种字符识别的装置，其特征在于，所述装置应用于对图像中字符的识别，所述图像中包括不确定位置的文本框，所述字符填写在所述文本框中，所述装置包括：

确定单元，用于确定文本框在待识别图像中所处的位置；

截取单元，用于根据所述文本框的位置，截取所述待识别图像中文本框对应的目标图像；

计算单元，用于计算所述目标图像所对应的目标方向梯度直方图HOG特征描述算子；

获取单元，用于根据所述目标HOG特征描述子以及预先训练好的支持向量机SVM分类器，获取所述目标图像的待识别字符，所述训练好的SVM分类器中保存有HOG特征描述子与字符的对应关系。

由以上技术方案可见，本发明实施例通过在所述待识别图像中，确定所述文本框的位置，并根据所述文本框位置，截取所述待识别图像中文本框对应的目标图像，实现了对目标图像的主动定位和截取，避免了按照预设的固定坐标截取目标图像区域所出现的偏差，提高了识别准确率。

附图说明

图1为本发明字符识别的方法的一个实施例流程图；

图2为本发明字符识别的方法的另一个实施例流程图；

图3为本发明字符识别的装置所在设备的一种硬件结构图；

图4为本发明字符识别的装置的一个实施例框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好的理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例中的技术方案作进一步详细的说明。

图1为本发明字符识别的方法的一个实施例流程图，所述方法应用于对图像中字符的识别，所述图像中包括不确定位置的文本框，所述字符填写在所述文本框中，所述方法包括以下步骤：

步骤101：确定文本框在待识别图像中所处的位置。

在一个可选的方式中，可以将上述待识别图像先做二值化处理，然后在所述二值化后的待识别图像中确定所述文本框的坐标。其中，对上述待识别图像的二值化处理，可以是全局二值化处理，也可以是局部自适应二值化处理。

步骤102：根据所述文本框的位置，截取所述待识别图像中文本框对应的目标图像。