买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利基于笔画树表示的中文字符识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116363670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111578044.9，技术领域涉及：G06V30/244；该发明授权基于笔画树表示的中文字符识别方法是由李斌;余海洋;关梦楠;薛向阳设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于笔画树表示的中文字符识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于笔画树表示的中文字符识别方法，根据中文字符可以层级拆解的特性，充分考虑中文字符的结构信息并将中文字符表示成为笔画树的形式，因此在现有技术的基础之上进一步缓解了序列表示到中文字符的一对多的问题；还由于本发明的方法在计算距离时为部首结构赋予更高的权重，因此使得候选的预测中文字符整体上更加贴近标签中文字符，从而提高了预测准确度。进一步，由于笔画树的表示方式融合了部首层级和笔画层级的表示优势，使得神经网络模型对有遮挡和模糊等情况的样本具备更强的鲁棒性。

本发明授权基于笔画树表示的中文字符识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于笔画树表示的中文字符识别方法，用于根据字典中的多个标签中文字符预测待识别中文字符，其特征在于，包括：步骤S1，根据预定的拆解规则对所述标签中文字符进行拆解，得到所述标签中文字符对应的笔画树的序列表示，记作标签序列；步骤S2，对所述标签序列中的每个元素，按照该元素在对应的所述笔画树中的层级分配相应的权重；步骤S3，利用残差卷积神经网络提取所述待识别中文字符的图像特征；步骤S4，利用基于Transformer的部首解码器预测所述待识别中文字符的结构信息和各部首位置信息；步骤S5，将所述图像特征和所述各部首位置信息中的各对应像素相乘，获得所述待识别中文字符的各部首特征信息；步骤S6，利用基于Transformer的笔画解码器对所述各部首特征信息进行解码，得到各部首笔画信息；步骤S7，将所述结构信息和所述各部首笔画信息合并为所述待识别中文字符的笔画树的序列表示，记作预测序列，并对所述预测序列的每个元素，按照该元素在对应的所述笔画树中的层级分配相应的权重；步骤S8，计算所述预测序列和各个所述标签序列的加权编辑距离，并将所述加权编辑距离最小的所述标签中文字符作为最终的预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。