基于高斯约束注意力机制网络的场景文字识别方法及系统

摘要

本发明提出一种基于高斯约束注意力机制网络的场景文字识别方法及系统，涉及图像信息识别领域，通过提取待识别图片的视觉特征，得到二维特征图；将二维特征图转化为一维特征序列，根据该一维特征序列提取全局语义信息；将全局语义信息输入至第一个时间步中初始化解码隐状态，并在每个时间步中根据隐状态和二维特征图计算原始的注意力权重，利用该权重加权求和得到原始加权特征向量；根据隐状态和原始加权特征向量构造二维高斯分布掩膜，将该掩膜与原始的注意力权重相乘，得到矫正的注意力权重，根据该权重得到矫正后加权特征向量；将原始加权特征向量和矫正后加权特征向量融合一起来预测待识别图片的字符，从而能够解决注意力弥散的情况。