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！

申请/专利权人：暗物智能科技(广州)有限公司

摘要：本申请实施例中提供了一种基于深度学习的手写字评分方法及计算机设备，该方法包括：获取第一图像；将第一图像输入文字识别模型，得到手写文本对应的文本信息；根据文本信息在数据库中查找对应的标准字，得到标准字对应的标准字相关图像；将第一图像与标准字相关图像输入文本拆分模型，得到至少一个文本拆分图像；根据标准字相关图像，对各个文本拆分图像进行评分；根据每一文本拆分图像的评分，确定手写文本的评分。能够实现自动化手写字评分并确保可靠性，有效地提高了手写文本评分的效率与准确性。

主权项：1.一种基于深度学习的手写字评分方法，其特征在于，包括：获取第一图像，所述第一图像包括手写文本的图像，所述手写文本包括至少一个手写文字；将所述第一图像输入文字识别模型，得到所述手写文本对应的文本信息；根据所述文本信息在数据库中查找对应的标准字，得到所述标准字对应的标准字相关图像，所述标准字相关图像包括以下至少一者：所述标准字对应的标准字图像、所述标准字各笔画对应的笔画图像，以及所述标准字各笔画中复杂笔画的各笔段的笔段图像；将所述第一图像与所述标准字相关图像输入文本拆分模型，得到至少一个文本拆分图像，每一所述文本拆分图像对应于所述手写文本中一个文字的一个笔画或者一个笔段；根据所述标准字相关图像，在长度、角度以及弧度至少一个维度对各个所述文本拆分图像进行评分；根据每一所述文本拆分图像的评分，确定所述手写文本的评分；所述根据所述标准字相关图像，在长度、角度以及弧度至少一个维度对各个所述文本拆分图像进行评分，包括：对于一个所述文本拆分图像，对所述文本拆分图像进行轮廓提取，得到对应于所述文本拆分图像的轮廓边界；根据所述轮廓边界确定外接矩形框坐标；根据所述外接矩形框坐标对所述文本拆分图像进行裁剪，得到裁剪后的第一拆分图像；将各个所述第一拆分图像与分别对应的所述笔画图像或所述笔段图像进行宽高对比，取宽或高中差异较小的一边进行对齐，另一边进行缩放，得到对齐后的目标拆分图像；根据所述标准字相关图像，在长度、角度以及弧度至少一个维度对所述目标拆分图像进行评分；在长度维度，对所述目标拆分图像进行评分，包括：根据以下公式，确定所述目标拆分图像在长度维度的评分： ；其中，表示所述目标拆分图像在长度维度的评分，表示所述目标拆分图像的长度，表示所述目标拆分图像对应的笔画图像的长度，表示保底长度评分，是用于调整长度维度的评分的容忍度的超参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 暗物智能科技(广州)有限公司 一种基于深度学习的手写字评分方法及计算机设备