基于广电字幕识别的训练数据自动生成和深度学习方法

摘要

本发明公开了一种基于广电字幕识别的训练数据自动生成和深度学习方法，包括步骤：S1、模拟广播电视字幕数据，构建海量视频字符训练集；S2、在所述海量视频字符训练集中提取统计量字符特征，量化所述模拟字幕数据；S3、使用深层神经网络训练字幕识别模型，捕捉广播视频中字幕文本的拓扑结构；S4、根据训练得到的所述字幕识别模型实现对广播视频中字幕文本的单字识别输出。根据本发明，通过自动构建海量模拟训练数据，有效解决海量标注数据难以获取的难题；通过结合新的深度学习方法与传统字符识别技术，准确捕捉广播视频中字幕文本的拓扑结构，从而解决现有字符识别技术不适用于广播电视字幕文本的识别问题。