[发明专利]基于人工智能的图像识别方法和相关装置有效
申请号: | 202010212302.0 | 申请日: | 2020-03-24 |
公开(公告)号: | CN111444905B | 公开(公告)日: | 2023-09-22 |
发明(设计)人: | 康健;黄珊 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06V30/14 | 分类号: | G06V30/14;G06V10/82;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 常忠良 |
地址: | 518064 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 人工智能 图像 识别 方法 相关 装置 | ||
本申请实施例公开了基于人工智能的图像识别方法和相关装置,在该方法中,待识别图像中包括的文本可以在目标区域中,在进行字形识别时,可以针对该目标区域识别出多个候选字,并确定多个候选字之间的语义连贯性参数。根据语义连贯性参数,从多个候选字中筛选目标字,将目标字组合成目标区域的文本所对应的文本识别结果。由于语义连贯性参数可以体现出多个候选字之间在语义上是否通顺,故虽然该多个候选字均具有作为该目标区域文本识别结果的可能,但是通过进一步结合候选字的语义通顺程度,由于出现形近字词识别错误的候选字对应的语义通顺程度一般较低,使得语义通顺程度更好的对应的候选字被确定为目标字的可能性提高,提高了文本识别精度。
技术领域
本申请涉及图像处理领域,特别是涉及基于人工智能的图像识别方法和相关装置。
背景技术
随着人工智能技术的发展,可以通过字形识别模型识别出图像内容中包含的文字。
然而,由于存在的形状、结构相近文字,在识别时容易出现识别错误。为此,相关技术中多采用的方式是针对相近文字构建并标注大量的训练样本,根据这些训练样本来训练、优化字形识别模型。
然而这种方式中,样本的构建、标注成本很高,且一旦有些文字形近情况没有被训练样本覆盖到的话,文字识别精度将会陡然下降。
发明内容
为了解决上述技术问题,本申请提供了基于人工智能的图像识别方法和相关装置,提高了文本识别精度。
本申请实施例公开了如下技术方案:
一方面,本申请实施例提供了一种图像识别方法,所述方法包括:
获取待识别图像;
对所述待识别图像中目标区域的文本进行字形识别,得到多个候选字;
确定所述多个候选字之间的语义连贯性参数;
基于所述语义连贯性参数,从所述多个候选字中筛选目标字,将所述目标字组合成所述目标区域的文本所对应的文本识别结果。
另一方面,本申请实施例提供了一种图像识别装置,所述装置包括获取单元、识别单元、确定单元和筛选单元:
所述获取单元,用于获取待识别图像;
所述识别单元,用于对所述待识别图像中目标区域的文本进行字形识别,得到多个候选字;
所述确定单元,用于确定所述多个候选字之间的语义连贯性参数;
所述筛选单元,用于基于所述语义连贯性参数,从所述多个候选字中筛选目标字,将所述目标字组合成所述目标区域的文本所对应的文本识别结果。
另一方面,本申请实施例提供了一种用于图像识别设备,所述设备包括处理器以及存储器:
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述方面所述的方法。
另一方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序,所述计算机程序用于执行上述方面所述的方法。
由上述技术方案可以看出,待识别图像中包括的文本可以在目标区域中,在进行字形识别时,可以针对该目标区域识别出多个候选字,并确定多个候选字之间的语义连贯性参数。根据语义连贯性参数,从多个候选字中筛选目标字,将目标字组合成目标区域的文本所对应的文本识别结果。由于语义连贯性参数可以体现出多个候选字之间在语义上是否通顺,故虽然该多个候选字均具有作为该目标区域文本识别结果的可能,但是通过进一步结合候选字的语义通顺程度,由于出现形近字词识别错误的候选字对应的语义通顺程度一般较低,使得语义通顺程度更好的对应的候选字被确定为目标字的可能性提高,提高了文本识别精度。
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