[发明专利]一种基于激活力模型的图片中文本识别纠错方法有效
| 申请号： | 201610458328.7 | 申请日： | 2016-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN106127265B | 公开（公告）日： | 2018-02-06 |
| 发明（设计）人： | 马占宇;周环宇;司中威 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/68 | 分类号： | G06K9/68;G06K9/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于激活力模型的图片中文本识别纠错方法。该方法包括如下步骤字典构建步骤构建激活力字典，旨在挖掘汉字间的相互影响关系，从而获得各个汉字前方以及后方可能出现的其他汉字。不确定字纠正步骤使用通用方法获取识别出的字符以及对应的识别相似度，若其中存在某一字符的相似度高于选定阈值的，认为识别正确；若不存在，则将这些字符以及相似度作为参考先验概率，并利用构建的字典并结合贝叶斯公式筛选出最佳字。利用本发明实施例，能够提高图片文本识别的正确率，具有很大的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 激活 模型 图片 文本 识别 纠错 方法 | ||
【主权项】：
一种基于激活力模型的图片中文本识别纠错方法，其特征在于，包括以下步骤：字典构建步骤：构建激活力字典，旨在挖掘汉字间的相互影响关系，从而获得各个汉字前方以及后方可能出现的其他汉字；不确定字纠正步骤：使用通用方法获取识别出的字符以及对应的识别相似度，若其中存在某一候选字符的相似度高于设定阈值，认为其对应的候选字符识别正确；若不存在，则将这些字符以及相似度作为参考先验概率，利用构建的字典并结合贝叶斯公式筛选出最佳字；其中，不确定字纠正步骤中，假定已经通过通用方法获取了字符i的识别结果wi和对应的相似度λi，其中wi＝[wi1,wi2,…,win]T，wix为识别出的可能的字符，λi＝[λi1,λi2,…,λin]T，λix为对应的相似度，此步骤具体过程如下：1)当存在λix大于θ时，认为对应的wix即为正确的识别结果；当不存在时，首先滤除λix小于对应的字符，将剩下的作为候选字符；2)对于待识别字符i的候选字符集合为w′i＝[wi1,wi2,…,wim]T，对于前后都存在已确定相邻字的字符i的某一候选识别字wij的后验概率ηij可以定义如下ηij=lg((afAwij+α)(afWijB+α)-α+1)]]>其中，A为字符i前面的相邻字，B为字符i后面的相邻字，α为平滑因子，同理，对于只存在一边相邻字的后验概率ηij可以定义为或者利用贝叶斯公式ψij=λijηijΣkλikηik]]>则选择最大的ψij作为字符i的识别结果，即Ψi=maxj(ψij)]]>Ψi即为字符i的识别结果。
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通过
求取y对D1的第一重构残差；根据所述第一重构残差选取特征向量集A中的N类特征向量建立字典D2；S4、求解y在D2中的协作稀疏表示向量
通过
求取y对D2的第二重构残差，根据所述第二重构残差判断y对应于A中特征向量类别，实现识别手写汉字。本发明缩小了识别手写汉字时所用字典的规模，在减少算法时间复杂度的同时也提高了识别精度。
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- 一种基于卷积神经网络的中文手写体识别的加速方法，包括如下步骤：手写字符图片数据预处理，方便卷积神经网络的分类实现；搭建卷积神经网络结构，在浅层加入第一分类器，中间层加入第二分类器，顶层加入第三分类器；初始化网络参数，固定浅层网络和第一分类器的参数，利用第二分类器的损失函数指导网络训练，更新中间层网络和第二分类器的参数；固定浅层网络、中间层网络、第一分类器和第二分类器的参数，利用第三分类器的损失函数指导网络训练，更新顶层网络和第三分类器的参数；对三个分类器的损失函数进行加权，利用加权后的损失函数微调整个网络和三个分类器的参数；在测试集上对网络的三个分类器进行测试，评估分类器的性能，并且计算三个分类器所需的计算量。
- 一种识别图像的方法及装置-201510505814.5
- 王红娟;董毅;李光瑞;王玉奎 - 浪潮金融信息技术有限公司
- 2015-08-17 - 2018-11-27 - G06K9/68
- 本发明提供了一种识别图像的方法及装置，包括：S1：获取待识别图像中的几何结构；S2：获取所述待识别图像的每个几何结构的连接轨迹；S3：获取所述待识别图像中每个几何结构的端点；S4：根据当前几何结构的连接轨迹，将当前几何结构的所有端点对应连接，获取当前几何结构的标准几何结构；S5：根据每个几何结构对应的标准结合结构，对所述待识别图像进行识别。本发明提供的一种识别图像的方法及装置，能够提高图像的识别准确率。
- 字符识别装置和字符识别方法-201510313899.7
- 堤庸昂;中岛和树 - 株式会社日立信息通信工程
- 2015-06-09 - 2018-11-16 - G06K9/68
- 提供高精度且高速地识别包括简体文字和繁体文字的汉字的字符识别装置和字符识别方法。运算部(150)将同形字符表保存在字符辨别用辞典(165)中，参照该同形字符表中保存的候选字符来进行字符识别，其中，该同形字符表是将以下字符图像作为相似度高的同形字符进行分组而得到的：将由多个区域的汉字要素构成的汉字按每个区域进行分割所得到的汉字结构相同、且同一区域位置的汉字要素之间的基于余弦相似度的相似度高于规定值的字符图像；以及汉字要素之间的通过欧几里德距离值计算步骤计算出的欧几里德距离值小于规定值的字符图像。
- 专利分类
