一种字符识别方法、装置、设备及可读存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110942584.4
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-08-17
申请人：
苏州大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种字符识别方法、装置、设备及可读存储介质
申请号	CN202110942584.4	申请日期	2021-08-17
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-12	公开/公告号	CN113642477A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	苏州大学	申请人地址	江苏省苏州市相城区济学路8号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	苏州大学	当前权利人	苏州大学
发明人	张召;郑欢;张莉;王邦军
代理机构	北京集佳知识产权代理有限公司	代理人	王晓坤

摘要

本申请公开了一种字符识别方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：采集原始字符图像，生成训练样本；构建字符识别模型；该模型包括用于利用轻量级密集块提取特征的压缩密集神经网络、用于对提取到的特征进行耦合处理的耦合压缩密集特征流卷积网络，以及用于对处理后的特征进行预测，并将预测结果转换为文字输出的转录模块；轻量级密集块为同时使用求和操作和串联操作将每个密集块中的内部特征组合在一起的卷积块；采用训练样本对该模型进行训练；将待处理字符图像输入至训练完成的模型进行处理，输出字符识别结果。这样利用轻量级密集块可以捕获到深层次的结构特征用于字符识别，进而减少计算成本和权重大小，有效提升字符的识别能力。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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