申请/专利权人：深圳市网联安瑞网络科技有限公司

申请日：2021-09-08

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN113762269B

主分类号：G06V30/148

分类号：G06V30/148;G06V30/18;G06N3/0464;G06N3/08;G06V30/19

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.12.24#实质审查的生效;2021.12.07#公开

摘要：本发明公开一种基于神经网络的中文字符OCR识别方法、系统、介质及应用，涉及图象识别技术领域。对输入图像进行文本检测；对检测后的文本区域图像进行文本掩膜信息提取，并定位文本区域每个字符的位置坐标，按照字符位置坐标从文本掩膜截取每个字符掩膜；对字符掩膜进行特征提取，并映射到多维向量空间得到字符向量；字符向量按照字符次序组成文本向量矩阵，利用文本向量矩阵学习上下文依赖信息，完成文本的识别。本发明解决了输入图像进行中文文本检测，截取图像文本区域，并对文本区域文字识别的问题。本发明中文字符识别准确率得到了提升；形近字识别准确率提升；字符的方向不敏感。

主权项：1.一种基于神经网络的中文字符OCR识别方法，其特征在于，所述基于神经网络的中文字符OCR识别方法包括：对输入图像进行文本检测；对检测后的文本区域图像进行文本掩膜信息提取，并定位所述文本区域每个字符的位置坐标，按照字符位置坐标从文本掩膜截取每个字符掩膜；获取每个字符的掩膜的方法具体包括：文本区域图像输入到U-net网络提取文本掩膜，U-net网络U型全卷积结构能充分保留文本的形态信息、边缘信息以及笔画的精细结构；在U-net网络的最后一层特征层添加RPN定位分支网络，获取每个字符的左上和右下坐标，分割文本掩膜获取每个字符的掩膜；对所述字符掩膜进行特征提取，并映射到多维向量空间得到字符向量；所述字符向量按照字符次序组成文本向量矩阵，利用所述文本向量矩阵学习上下文依赖信息，完成文本的识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市网联安瑞网络科技有限公司 基于神经网络的中文字符OCR识别方法、系统及介质

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