[发明专利]文本识别方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种文本识别方法，其特征在于，包括：

对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的特征信息；

根据所述特征信息，获取所述待处理图像的文本识别结果；

其中，所述待处理图像中包括至少两个字符，所述特征信息包括文本关联特征，所述文本关联特征用于表示所述待处理图像中的字符之间的关联性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的特征信息，包括：

通过至少一个第一卷积层对所述待处理图像进行特征提取处理，得到所述待处理图像的文本关联特征，其中，所述第一卷积层的卷积核尺寸为P×Q，P、Q为整数，且QP≥1。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述特征信息还包括文本结构特征；

所述对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的特征信息，包括：

通过至少一个第二卷积层对所述待处理图像进行特征提取处理，得到所述待处理图像的文本结构特征，其中，所述第二卷积层的卷积核尺寸为N×N，N为大于1的整数。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息，获取所述待处理图像的文本识别结果，包括：

对所述文本关联特征和所述特征信息包括的文本结构特征进行融合处理，得到融合特征；

根据所述融合特征，获取所述待处理图像的文本识别结果。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法通过神经网络实现，所述神经网络中的编码网络包括多个网络块，每个网络块包括卷积核尺寸为P×Q的第一卷积层和卷积核尺寸为N×N第二卷积层，其中，所述第一卷积层和所述第二卷积层的输入端分别与所述网络块的输入端连接。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述文本关联特征和所述文本结构特征进行融合处理，得到融合特征，包括：

对所述网络块的第一卷积层输出的文本关联特征和所述网络块的第二卷积层输出的文本结构特征进行融合，得到所述网络块的融合特征；

所述根据所述融合特征，获取所述待处理图像的文本识别结果，包括：

对所述网络块的融合特征和所述网络块的输入信息进行残差处理，得到所述网络块的输出信息；

基于所述网络块的输出信息，得到所述文本识别结果。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述神经网络中的编码网络包括下采样网络以及与所述下采样网络的输出端连接的多级特征提取网络，其中，每级特征提取网络包括至少一个所述网络块以及与所述至少一个网络块的输出端连接的下采样模块。

8.一种文本识别装置，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的特征信息；

结果获取模块，用于根据所述特征信息，获取所述待处理图像的文本识别结果；

其中，所述待处理图像中包括至少两个字符，所述特征信息包括文本关联特征，所述文本关联特征用于表示所述待处理图像中的字符之间的关联性。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。