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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
申请日：2020-11-02
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN112329779B
主分类号：G06V20/62
分类号：G06V20/62;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.02.26#实质审查的生效;2021.02.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于mask提高证件识别准确率的方法和相关装置。方法包括：将待识别文本图像输入至训练好的证件文本识别模型中，获取与该待识别文本图像的每列图像特征分别对应的对数概率logits值分布向量；获取与该待识别文本图像对应的字符集，该字符集中包括若干个目标字符，对该对数概率logits值分布向量中非目标字符对应的logits值进行掩膜处理；然后利用softmax函数对其进行转换，得到字符类别概率分布向量，其中，掩膜处理过的logits值经过softmax函数转换后得到的字符类别概率趋近于0；最后基于各个字符类别概率分布向量确定该待识别文本图像的文本信息。通过上述方式，避免将待识别文本中不可能涉及的非目标字符识别出来，能够显著提升证件文本识别模型的识别精度。
主权项：1.一种基于mask提高证件识别准确率的方法，其特征在于，所述方法包括：构建证件文本识别模型，并对所述证件文本识别模型进行训练，其中，所述证件文本识别模型包括卷积神经网络和长短时记忆神经网络；将待识别文本图像输入至训练后的卷积神经网络中进行特征提取，得到所述待识别文本图像的图像特征序列；将所述图像特征序列输入至训练后的长短时记忆神经网络中进行预测，得到与所述图像特征序列中每列图像特征分别对应的对数概率logits值分布向量；获取与所述待识别文本图像对应的字符集，所述字符集中包括若干个目标字符，对所述对数概率logits值分布向量中非目标字符对应的logits值进行掩膜处理；利用softmax函数对掩膜处理后的对数概率logits值分布向量进行转换，得到与所述图像特征序列中每列图像特征分别对应的字符类别概率分布向量，其中，掩膜处理过的logits值经过所述softmax函数转换后得到的字符类别概率趋近于0；将所述字符类别概率分布向量中最大字符类别概率所对应的字符类别作为对应图像特征的识别结果；基于各个识别结果生成所述待识别文本图像的文本信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 一种基于mask提高证件识别准确率的方法和相关装置
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