[發明專利]字符辨識系統及其字符辨識方法

有效

• 申請號: 201611114117.8
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN108108732B
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發明（設計）人: 高志忠;康浩平;吳佳樺
• 申請（專利權）人: 財團法人工業技術研究院
• 主分類號: G06V10/25
• 分類號: G06V10/25;G06V10/74;G06N3/02
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 徐金國

1.一種字符辨識方法，其特征在于，適用于包括儲存裝置與影像處理器的字符辨識系統，該字符辨識方法包括：

使用第一卷積神經網絡模型，辨識有興趣區塊中的字符串，產出辨識字符串，其中該有興趣區塊中的字符串包括一或多個字符；以及

比較該辨識字符串與字符數據庫中多個字符串，以尋找與該辨識字符串相對應的字符串，其中該多個字符串的每個字符串包括一或多個字符；

其中，若找到該辨識字符串相對應的字符串，以該辨識字符串作為字符辨識結果，若未找到該辨識字符串相對應的字符串，使用第二卷積神經網絡模型，更正該辨識字符串，以產出新辨識字符串作為字符辨識結果。

2.根據權利要求1所述的字符辨識方法，其特征在于，該有興趣區塊是使用區塊偵測卷積神經網絡模型，偵測輸入影像而得，并且該有興趣區塊是被正規化。

3.根據權利要求2所述的字符辨識方法，其特征在于，該輸入影像為圖片或影片的畫面。

4.根據權利要求2所述的字符辨識方法，其特征在于，該區塊偵測卷積神經網絡模型、該第一卷積神經網絡模型、該第二卷積神經網絡模型為預先訓練過的卷積神經網絡模型。

5.根據權利要求1所述的字符辨識方法，其特征在于，該多個字符串包括各種類型符號、各種類型字母、各種類型數字、各種類型文字、或前述中至少兩項的任意組合。

6.根據權利要求1所述的字符辨識方法，其特征在于，還包括：

比較該新辨識字符串與該字符數據庫中的字符串，以尋找與該新辨識字符串相對應的字符串；以及

若找到與該新辨識字符串相對應的字符串，則輸出該新辨識字符串，若未找到與該新辨識字符串相對應的字符串，使用第三卷積神經網絡模型，更正該新辨識字符串。

7.根據權利要求1所述的字符辨識方法，其特征在于，該使用該第二卷積神經網絡模型，更正該辨識字符串，以產出該新辨識字符串的步驟還包括：

使用該第二卷積神經網絡模型辨識該有興趣區塊中的字符串中的部分字符串，產生辨識的部分字符串；

以該辨識的部分字符串替換該第一卷積神經網絡模型所產生的該辨識字符串的對應部分字符串，以得到該新辨識字符串，其中該有興趣區塊中的字符串包括多個字符，且該部分字符串的字符個數小于該有興趣區塊中的字符串的字符個數。

8.根據權利要求7所述的字符辨識方法，其特征在于，該有興趣區塊中的所述字符串中每一所述字符有對應字符位置，該方法還包括：

計算每一所述對應字符位置的字符種類個數；

依據所述對應字符位置的所述字符種類個數，決定每一所述對應字符位置的排序值；以及

依據所述對應字符位置的所述排序值，依序計算各該對應字符位置的可能組合總數以及實際組合總數，當該可能組合總數以及該實際組合總數的組合比例大于閥值，則將該部分字符串的字符個數增加1，并依據剩余字符位置的排序，新增并記錄下一選定字符位置，直到該組合比例小于該閥值，則得到該第二卷積神經網絡模型所對應的該部分字符串的字符個數及該部分字符串所對應的字符位置。

9.根據權利要求1所述的字符辨識方法，其特征在于，還包括：

比較該新辨識字符串與該字符數據庫中的字符串，以尋找與該新辨識字符串相對應的字符串；以及

若找到與該新辨識字符串相對應的字符串，則輸出該新辨識字符串，若未找到與該新辨識字符串相對應的字符串時，則使用編輯距離計算更正該新辨識字符串，以利用該字符數據庫中的字符串數據產生調整后的字符串，并輸出該調整后的字符串。

10.根據權利要求9所述的字符辨識方法，其特征在于，還包括：

依據該字符數據庫，統計每一字符位置的字符種類個數并據此決定每一所述字符位置的調整權重；

利用該調整權重進行最小編輯距離計算，計算該字符數據庫中每一字符串的調整誤差；以及

輸出具有最小調整誤差的該字符串為該調整后的字符串。