[发明专利]一种圆形印章文字识别方法

权利要求书

1.一种圆形印章文字识别方法，其特征在于：包括预测部分与训练部分；包括如下步骤：

S1、制作训练集，收集和使用软件技术生成大量的圆形印章图片，并获取图片文字，称为标签；

S2、通过整理标签的字符，将其进行统计并输入一个文件中用于制作字符集；

S3、对图像和标签进行预处理，使其符合输入网络模型的要求；

S4、将预处理过的图像和标签输入网络模型；

S5、输出训练完成的网络模型，用于下一步的预测部分；

S6：将需要预测的图片按照训练部分的方法进行预处理；

S7：将seq个“<P>”填充如一个空白序列中，并且第一个字符为“<S>”作为data和步骤S6的图像一起输入网络；

S8：网络加载训练部分训练完成的权重模型，执行Encode部分；

S9：执行Decode部分。

2.根据权利要求1所述的一种圆形印章文字识别方法，其特征在于，所述步骤S2中包括如下步骤：

S21：统计全部标签中的字符，将其无重复的放入一个文件中，作为字符表，每个字符对应其所在序列的序号，该字符表的意义是，全部能够识别的字符范围全在该字符表中，其他字符不在能够识别范围内，如需扩展字符表，应该扩展图像训练集的字符多样性；

S22：在字符表开头添加几个字符，分别为代表语句开头的“<S>”、代表语句结尾的“<E>”和表示字符填充的“<P>”；

S23：将标签中的所有字符都通过查询字符表替换成对应的序号，以便在后续步骤中输入网络中进行训练。

3.根据权利要求1所述的一种圆形印章文字识别方法，其特征在于，所述步骤S3中包括如下步骤：

S31：将收集到的图像训练集转换为灰度图像；

S32：将所有图像尺寸转换为统一尺寸；

S33：将图像由numpy格式转为tensor格式并进行标准化处理；

S34：图像的标签不仅可以包含文字，也可以适当增加分隔符等字符来使得最终预测的结果也具有相应格式；

S35：根据所有标签长度，取最大长度设定为标准长度，将标签内容复制一份，称为data并且将其右移一位，空出的位置插入文本头“<S>”，不够标准长度的语句在其后补充“<P>”来填充至标准长度，标签则在语句后插入文本结束“<E>”，并在其后也进行填充，以便后续计算损失和准确率。

4.根据权利要求1所述的一种圆形印章文字识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，网络模型分为两大部分，分别为S41：Encode和S42：Decode。

5.根据权利要求4所述的一种圆形印章文字识别方法，其特征在于，所述Encode部分中，其输入部分就是通过步骤S3预处理过后的图像，其网络结构主要分为5层结构；

分为conv1_x：主要由2层卷积网络加1层max_pool组成；

第二层conv2_x：由1层Residualblock、1层Multi-AspectGCAttention模块、1层卷积网络再加上1层max_pool组成；

第三层conv3_x：由2层Residualblock、1层Multi-AspectGCAttention模块、1层卷积网络再加上1层max_pool组成；

第四层conv4_x：由5层Residualblock、1层Multi-AspectGCAttention模块加1层卷积网络组成；

第五层conv5_x：由3层Residualblock、1层Multi-AspectGCAttention模块加1层卷积网络组成，Encode部分的输出为经过5层结构后提取的特征；

所述Multi-AspectGCAttention模块中，将输入在通道上划分了h份，每份做了一系列操作之后再叠加起来做后续操作。