[發明專利]用于字符識別的分類網絡的訓練裝置、字符識別裝置及方法

有效

• 申請號: 201680087710.X
• 申請日: 2016-08-31
• 公開（公告）號: CN109478229B
• 公開（公告）日: 2021-08-10
• 發明（設計）人: 范偉;孫俊
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 王鍇;陶海萍

1.一種用于字符識別的分類網絡的訓練裝置，包括：

提取單元，其用于提取包含字符的各個未標記樣本的特征；

構建單元，其用于根據提取出的各個未標記樣本的特征，構建樣本對；

第一訓練單元，其用于根據構建的所述樣本對，訓練對稱網絡；

初始化單元，其用于利用經過訓練的對稱網絡的參數，對用于字符識別的分類網絡進行初始化；

第二訓練單元，其用于利用包含字符的已標記樣本對經過初始化的所述分類網絡進行訓練。

2.根據權利要求1所述的裝置，其中，所述裝置還包括：

判斷單元，其用于判斷經過訓練的所述分類網絡是否滿足預設條件；當經過訓練的所述分類網絡不滿足所述預設條件時，將經過訓練的所述分類網絡用于所述提取包含字符的各個未標記樣本的特征；當經過訓練的所述分類網絡滿足所述預設條件時，將經過訓練的所述分類網絡輸出。

3.根據權利要求1所述的裝置，其中，所述提取單元用于直接從包含字符的所述未標記樣本中提取字符的特征，或者，將所述未標記樣本輸入利用包含字符的已標記樣本訓練后的網絡，將輸出結果作為提取的特征。

4.根據權利要求1所述的裝置，其中，所述構建單元包括：

第一確定單元，其用于根據提取出的各個未標記樣本的特征，確定第一相似樣本對和第一不相似樣本對。

5.根據權利要求4所述的裝置，其中，所述構建單元還包括：

第二確定單元，其用于根據所述已標記樣本的標簽，將各個已標記樣本中的任意兩個已標記樣本確定為第二相似樣本對或第二不相似樣本對；

第一計算單元，其用于計算確定的所述第二相似樣本對和所述第二不相似樣本對的數量之比；

第三確定單元，其用于將所述第一相似樣本對和所述第一不相似樣本對的數量之比確定為與所述第二相似樣本對和所述第二不相似樣本對的數量之比相等。

6.根據權利要求4所述的裝置，其中，所述第一確定單元包括：

第二計算單元，其用于計算提取出的各個未標記樣本中任意兩個未標記樣本的特征之間的距離；

第四確定單元，其用于將特征之間的距離小于預定閾值的任意兩個未標記樣本確定為所述第一相似樣本對；

第五確定單元，其用于將特征之間的距離大于或等于所述預定閾值的任意兩個未標記樣本確定為所述第一不相似樣本對。

7.根據權利要求4所述的裝置，其中，所述提取單元提取的特征為所述未標記樣本的分類結果，所述第一確定單元包括：

第六確定單元，其用于將分類結果相同的任意兩個未標記樣本確定為所述第一相似樣本對；

第七確定單元，其用于將分類結果不同的任意兩個未標記樣本確定為所述第一不相似樣本對。

8.根據權利要求1所述的裝置，其中，所述對稱網絡是具有兩個對稱設置的卷積神經網絡的Siamese網絡，所述用于字符識別的分類網絡是卷積神經網絡。

9.根據權利要求8所述的裝置，其中，所述初始化單元用于利用訓練完成的Siamese網絡中任一個卷積神經網絡的參數，對作為所述分類網絡的卷積神經網絡進行初始化。

10.一種字符識別裝置，包括：根據權利要求1-9的任一項所述的裝置訓練得到的用于字符識別的分類網絡。

11.一種用于字符識別的分類網絡的訓練方法，包括：

提取包含字符的各個未標記樣本的特征；

根據提取出的各個未標記樣本的特征，構建樣本對；

根據構建的所述樣本對，訓練對稱網絡；

利用經過訓練的對稱網絡的參數，對用于字符識別的分類網絡進行初始化；

利用包含字符的已標記樣本對經過初始化的所述分類網絡進行訓練。