[发明专利]字符识别验证方法、系统、计算机设备、存储介质和芯片

权利要求书

1.一种字符识别验证方法，其特征在于，所述方法包括：

利用机器学习模型对输入的第一图像进行识别，得到识别结果；其中，所述识别结果是所述机器学习模型对所述第一图像进行识别后得到的字符；

将所述第一图像和所述识别结果输入所述机器学习模型，通过所述机器学习模型对所述第一图像和所述识别结果进行编码，得到中间结果，并对所述中间结果与所述识别结果进行解码，得到第二图像；

确定所述第一图像和所述第二图像之间的区别；

根据所述区别对所述识别结果进行验证。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型包括光学字符识别网络和条件自编码器网络；

所述光学字符识别网络，用于对输入所述光学字符识别网络中的所述第一图像进行识别，得到所述识别结果；

所述条件自编码器网络，用于对输入所述条件自编码器网络中的所述第一图像和所述识别结果进行编码，得到所述中间结果，并对所述中间结果与所述识别结果进行解码，得到所述第二图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一图像和所述第二图像之间的区别，包括：

计算所述第一图像的像素和所述第二图像的像素之间的均方误差；

将所述均方误差确定为所述区别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述区别对所述识别结果进行验证，包括：

若所述区别小于预设阈值，则验证所述识别结果为正确结果；

若所述区别大于所述预设阈值，则验证所述识别结果为错误结果。

5.一种字符识别验证系统，其特征在于，所述系统包括机器学习模型、区别确定模块和验证模块；

所述机器学习模型，用于对输入的第一图像进行识别，得到识别结果；其中，所述识别结果是所述机器学习模型对所述第一图像进行识别后得到的字符；

所述机器学习模型，还用于利用所述机器学习模型对输入的所述第一图像和所述识别结果进行编码，得到中间结果，并对所述中间结果与所述识别结果进行解码，得到第二图像；

所述区别确定模块，用于确定所述第一图像和所述第二图像之间的区别；

所述验证模块，用于根据所述区别对所述识别结果进行验证。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述机器学习模型包括光学字符识别网络和条件自编码器网络；

所述光学字符识别网络，用于对输入所述光学字符识别网络中的所述第一图像进行识别，得到所述识别结果；

所述条件自编码器网络，用于对输入所述条件自编码器网络中的所述第一图像和所述识别结果进行编码，得到所述中间结果，并对所述中间结果与所述识别结果进行解码，得到所述第二图像。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述区别确定模块用于：

计算所述第一图像的像素和所述第二图像的像素之间的均方误差；

将所述均方误差确定为所述区别。

8.一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。

10.一种芯片，其存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。