[发明专利]基于多维关联时序分类神经网络的端到端多序列文本识别方法有效
| 申请号： | 201911321107.5 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111144469B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 周水庚;许振龙;程战战;白帆 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06F18/214;G06F18/241;G06V30/40;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于人工智能技术领域，具体为一种基于多维关联时序分类神经网络的端到端多序列文本识别方法。本发明设计了编码器、多维关联时序分类神经网络和解码器；对含有多个文本序列的图片进行编码解码，编码器将原始的图片映射到特征空间，多维关联时序分类神经网在特征空间上捕获图片的空间时序信息，并利用该信息对各个位置进行文本识别，解码器则根据分类得到的最大概率类别图进行解码生成多序列文本。本发明方法框架简单、使用方便、可扩展性强、可解释性强。本发明设计了多个数据集和实用场景并在其上进行了实验，能够有效的识别图片中的多文本序列。本发明能够为多序列文本识别等底层的计算机视觉任务，提供基础框架和算法的支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多维 关联 时序 分类 神经网络 端到端多 序列 文本 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于复旦大学，未经复旦大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911321107.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
