[发明专利]一种基于多尺度特征提取的文本识别方法有效
| 申请号： | 202110003584.8 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112836702B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 卜佳俊;邓雅卿;顾静军 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V30/148 | 分类号： | G06V30/148;G06V10/26;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于多尺度特征提取的文本识别方法，包括：1)获取可用于训练的大型文本图像数据集，其中包含文本图片及其对应的文本标签；2)对数据集中的图片进行训练集和验证集的划分，在文本识别模型上进行多次训练得到最优模型；3)对步骤2)中定义的文本识别模型，选用CTC损失函数进行训练；4)将以上步骤训练的模型应用到文本图像识别场景中，对文本图像的内容进行识别。相较于现有的主流文本识别模型CRNN，本发明能够在充分利用多尺度信息提升文本识别准确度的基础上，降低模型的参数量，以更小的开销获得更准确的识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 提取 文本 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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