[发明专利]基于深度学习和自然语言的光学字符识别优化方法和系统有效
| 申请号： | 201811057725.9 | 申请日： | 2018-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN109034147B | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 姚毅 | 申请（专利权）人： | 上海唯识律简信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 施浩 |
| 地址： | 200120 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习和自然语言的光学字符识别优化方法和系统，提高了对印刷文字的识别率，特别在分辨率不高的情况下效果更为明显。其技术方案为：从模拟人的肉眼的识别思路出发，采用深度学习理论的卷积神经网络模型进行文字识别，并在后处理阶段引入自然语言处理的统计语言模型等技术，通过统计语言模型的词法切分和语法匹配进行识别后的内容修复，最终输出准确率较高的结构化文档。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 自然语言 光学 字符 识别 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习和自然语言的光学字符识别优化方法，其特征在于，包括针对原始文档的预处理过程和之后的识别优化处理过程，其中：针对原始文档的预处理过程包括：对原始文档以灰度图像的形式读取，得到灰度矩阵；对灰度图像进行灰色聚类处理，以使灰度图像分为多个图层；通过逐层处理的方式找出图像中的文字区域，得到预处理后的特征层和连通区域数据；识别优化处理过程包括：以邻近搜索的方式进行膨胀操作，将可能成字的连通区域进行粘合；采用均匀切割和统计切割结合的方式进行文本切割；采用卷积神经网络进行单字识别，转换为结构化文档。
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