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一种基于多层次特征选择的自然场景文本识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多层次特征选择的自然场景文本识别方法.首先将原始图像使用空间变换网络进行文本矫正处理,将矫正后的图像构建场景文本图像训练集;其次将构建的场景文本图像训练集对多层次特征提取残差网络进行优化训练,得到优化后的多层次特征提取残差网络;接下来通过优化后的多层次特征提取残差网络来预测场景文本图像训练集中的多个数据信息及其类别信息,再使用序列转换的方式分别获得视觉特征序列、上下文特征序列和语义特征序列,并将三者结合成一个多层次特征序列集。最后构建多层次注意力解码器并对其进行优化训练,将多层次特征序列集输入到多层次注意力解码器中进行解码操作,得到最终预测的识别结果。

著录项

  • 公开/公告号CN114359886A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖北工业大学;

    申请/专利号CN202111639884.1

  • 申请日2021-12-29

  • 分类号G06V20/62;G06V30/148;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人薛玲

  • 地址 430068 湖北省武汉市洪山区南李路28号

  • 入库时间 2023-06-19 14:57:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-15

    公开

    发明专利申请公布

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