[发明专利]用于文字识别的方法、装置及计算机存储介质在审
| 申请号： | 201910887052.8 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110796130A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 王枫;邵帅;俞刚 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/00 |
| 代理公司： | 11336 北京市磐华律师事务所 | 代理人： | 刘爱平 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施例提供了一种用于文字识别的方法、装置及计算机存储介质。所述方法包括：获取目标图像中的文字所在的文字区域；将所述文字区域划分为若干个子区域，并确定所述若干个子区域中每一个子区域的特征向量；根据所述若干个子区域中每一个子区域的特征向量，得到所述文字区域的特征向量；基于所述文字区域的特征向量进行识别，得到所述目标图像中的文字的识别结果。由此可见，本发明实施例中在进行文字识别时，将文字区域分为若干个子区域，并基于各个子区域的特征向量得到文字区域的特征向量，考虑到了弯曲文字的曲线特性，使得得到的文字识别的结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 特征向量 文字区域 文字识别 子区域 计算机存储介质 获取目标 目标图像 曲线特性 图像 | ||
【主权项】：
1.一种用于文字识别的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标图像中的文字所在的文字区域；/n将所述文字区域划分为若干个子区域，并确定所述若干个子区域中每一个子区域的特征向量；/n根据所述若干个子区域中每一个子区域的特征向量，得到所述文字区域的特征向量；/n基于所述文字区域的特征向量进行识别，得到所述目标图像中的文字的识别结果。/n
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- 本发明实施例公开了一种电子发票信息的提取方法及电子设备，用于实现了对增值税发票指定区域的文本识别，进而提高了票据信息的识别效率。本发明实施例方法包括：选定目标类型的增值税电子发票，以及选定标准图片作为基准图片，制作自定义识别模板；导入增值税电子发票文件；将目标增值税电子发票文件进行预处理和几何校正处理，以及通过放缩和裁剪处理成统一的标准尺寸，得到处理后的增值税电子发票文件；将处理后的增值税电子发票文件与基准图片进行对齐操作；将对齐后的图片中对应于模板图片中的待识别区域作感兴趣ROI区域裁剪操作，得到ROI截取区域；对ROI截取区域进行识别操作，得到识别结果；再校对并进行结构化处理，以指定格式进行输出存储。
- 基于融合形态特征的自适应多卷积神经网络文字识别方法-201910338759.3
- 刘晋;余超;李云辉;栾翠菊 - 上海海事大学
- 2019-04-25 - 2020-01-31 - G06K9/20
- 本发明公开了一种基于融合形态特征的自适应多卷积神经网络文字识别方法，其中，包括：对待识别图像进行文字轮廓特征提取；对待识别图像中的文字图像通过自适应分类算法进行分类；根据分类结果将文字图像分配到不同密度的文字识别卷积神经网络中，将提取的文字轮廓特征与对应的文字图像特征进行融合，获得识别结果。本发明对待识别图像进行文字轮廓特征提取，并通过自适应分类算法对文字图像进行分类，将不同的文字图像给到不同的卷积神经网络进行文字识别，卷积神经网络对文字轮廓特征与文字图像融合，使得本发明所述的深度神经网络技术在加快识别速度的同时可以提高文字的总体识别率，特别是针对相似文字具有很好的识别效果。
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