[发明专利]文字识别模型建立及文字识别方法、装置、介质及设备有效
| 申请号： | 201811070152.3 | 申请日： | 2018-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN109299717B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 徐彬彬;王嘉磊;胡光龙;丛林 | 申请（专利权）人： | 网易（杭州）网络有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汉昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11370 | 代理人： | 朱海波 |
| 地址： | 310052 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明的实施方式提供了一种文字识别模型建立方法。该方法包括：获取行文字图像集合中每一个行文字图像的长度信息与行文字图像的数量信息；根据每一个行文字图像的长度信息与行文字图像的数量信息，依次通过卷积神经网络CNN、变长循环神经网络RNN和全连接层FC得到文字预测值；将文字预测值与预先设置的标准结果值进行对比得到偏差值；根据偏差值及预设的损失函数对CNN、变长RNN及FC的模型参数进行校正，直到偏差值小于或等于预定阈值。利用该方法对文字行数量不确定的文字行进行识别，相对于现有技术能够显著提高识别精度以及计算效率。此外，本发明的实施方式还提供了一种文字识别模型建立装置、文字识别方法及装置、存储介质及计算设备。 | ||
| 搜索关键词： | 文字 识别 模型 建立 方法 装置 介质 设备 | ||
【主权项】：
1.一种文字识别模型建立方法，其特征在于，包括：获取行文字图像集合中每一个行文字图像的长度信息与所述行文字图像的数量信息；根据所述每一个行文字图像的长度信息与所述行文字图像的数量信息，依次通过卷积神经网络CNN、变长循环神经网络RNN和全连接层FC得到文字预测值；将所述文字预测值与预先设置的标准结果值进行对比得到偏差值；根据所述偏差值及预设的损失函数对所述CNN、所述变长RNN及所述FC的模型参数进行校正，直到所述偏差值小于或等于预定阈值，将当前经过校正后的所述CNN、所述变长RNN及所述FC作为所述文字识别模型。
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