[发明专利]文字的识别方法、装置、存储介质、程序产品和电子设备

权利要求书

1.一种文字的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的第一文字识别区域的文字特征向量；

根据所述第一文字识别区域的文字特征向量对所述第一文字识别区域进行过滤，获得第二文字识别区域，所述第二文字识别区域为过滤掉空白符的文字识别区域；

根据所述第二文字识别区域的文字特征向量对所述待识别图像进行文字识别，获得所述待识别图像的文字识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文字的识别方法通过神经网络模型实现，

所述神经网络模型包括：特征提取层、连接在所述特征提取层输出端的过滤层以及连接在所述过滤层输出端的文字识别层。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的第一文字识别区域的文字特征向量，包括：

通过所述特征提取层，对待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的第一文字识别区域的文字特征向量；

所述根据所述第一文字识别区域的文字特征向量对所述第一文字识别区域进行过滤，获得第二文字识别区域，包括：

通过所述过滤层，根据所述第一文字识别区域的文字特征向量对所述第一文字识别区域进行过滤，获得第二文字识别区域；

所述根据所述第二文字识别区域的文字特征向量对所述待识别图像进行文字识别，获得所述待识别图像的文字识别结果，包括：

通过所述文字识别层，根据所述第二文字识别区域的文字特征向量对所述待识别图像进行文字识别，获得所述待识别图像的文字识别结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述过滤层包括：第一全连接子层、第一计算子层以及过滤子层；

所述第一全连接子层与所述特征提取层的输出端连接，所述第一全连接子层、所述第一计算子层以及所述过滤子层依次顺序连接；

其中，通过所述过滤层，根据所述第一文字识别区域的文字特征向量对所述第一文字识别区域进行过滤，获得第二文字识别区域，包括：

通过所述第一全连接子层，对所述第一文字识别区域的文字特征向量进行映射操作，获得所述第一文字识别区域是否含有文字的特征向量；

通过所述第一计算子层，对所述第一文字识别区域是否含有文字的特征向量进行归一化操作，获得所述第一文字识别区域是否含有文字的概率；

通过所述过滤子层，过滤出所述第一文字识别区域中含有文字的概率大于或等于文字阈值的第一文字识别区域，从而获得所述第二文字识别区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一计算子层，对所述第一文字识别区域是否含有文字的特征向量进行归一化操作，获得所述第一文字识别区域是否含有文字的概率，包括：

通过使用SoftMax函数或Sigmoid函数，对所述第一文字识别区域是否含有文字的特征向量进行归一化操作，获得所述第一文字识别区域是否含有文字的概率。

6.根据权利要求3～5中任意一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述文字识别层包括：第二全连接子层、第二计算子层以及连接时序分类CTC子层；

所述第二全连接子层与所述过滤层的输出端连接，所述第二全连接子层、所述第二计算子层以及所述连接时序分类CTC子层依次顺序连接；

其中，通过所述文字识别层，根据所述第二文字识别区域的文字特征向量对所述待识别图像进行文字识别，获得所述待识别图像的文字识别结果，包括：

通过所述第二全连接子层，对所述第二文字识别区域的文字特征向量进行映射操作，获得所述第二文字识别区域中的文字为每一个文字字符的特征向量；

通过所述第二计算子层，对所述第二文字识别区域中的文字为每一个文字字符的特征向量进行归一化操作，获得所述第二文字识别区域中的文字为每一个文字字符的概率分布；

通过所述CTC子层，根据所述第二文字识别区域中的文字为每一个文字字符的概率分布识别出所述待识别图像的文字识别结果。