[发明专利]一种基于特征对齐和熵正则化的域适应文本图像识别方法在审
| 申请号： | 202210477095.0 | 申请日： | 2022-05-02 |
| 公开（公告）号： | CN115050032A | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 彭良瑞;唐沛;闫睿劼;姚刚;石浩东;刘长松 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V30/19 | 分类号： | G06V30/19;G06V30/41;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 单冠飞 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征对齐和熵正则化的域适应文本图像识别方法，该方法包括：通过编码器将输入的文本行图像转换为隐含表示特征序列，通过解码器转换输出为初始预测文本序列及预测文本序列各字符的预测概率，利用解码器的转换输出和源域样本文本标签计算源域交叉熵损失，极小化求解得到初始识别模型；将源域有文本标签的文本行图像和目标域无文本标签的文本行图像输入初始识别模型，计算域适应学习的总损失函数，极小化求解得到最终识别模型；将待测试的目标域文本行图像输入最终识别模型，得到解码器输出的最终预测文本序列。本发明能够利用源域文本行图像和目标域文本行图像进行域适应学习，提高了模型对目标域样本的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 对齐 正则 适应 文本 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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