[發明專利]一種光學字符識別方法

有效

• 申請號: 201810933249.6
• 申請日: 2018-08-16
• 公開（公告）號: CN109086771B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 李建平;顧小豐;胡健;張馬路;薛慶弢;萇浩陽;李順利;蔣勝
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08
• 代理公司: 成都正華專利代理事務所(普通合伙) 51229
• 代理人: 陳選中

本發明公開了光學字符識別方法，其包括以下步驟：S1、將已知字符內容的光學圖像進行相位編碼轉換為輸入神經元；S2、將每個輸入神經元轉換為脈沖序列；S3、將得到的脈沖序列隨機加入抖動強度為2ms的高斯噪聲，得到輸入脈沖序列；S4、將輸入脈沖轉換為脈沖感知神經元，并選出正樣本訓練集和負樣本訓練集；S5、通過感知機得到更新權值；S6、根據更新權值調整spiking神經網絡，得到新的spiking神經網絡；S7、采用新的spiking神經網絡對待識別光學字符進行識別。本發明將將其負樣本選取方式由原來的隨機選取方式改變為選取駐點作為負樣本的方式，并對學習規則作出相應調整，使得本發明的識別效率更高。

技術領域

本發明涉及字符識別領域，具體涉及一種光學字符識別方法。

背景技術

光學字符識別是指電子設備(例如掃描儀或數碼相機)檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程，即針對印刷體字符，采用光學的方式將紙質文檔中的文字轉換成為黑白點陣的圖像文件，并通過識別軟件將圖像中的文字轉換成文本格式，供文字處理軟件進一步編輯加工的技術。如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率，是光學字符識別中的重點和難點。

發明內容

針對現有技術中的上述不足，本發明提供的一種光學字符識別方法提高了光學字符的識別效率的問題。

為了達到上述發明目的，本發明采用的技術方案為：

提供一種光學字符識別方法，其包括以下步驟：

S1、將已知字符內容的光學圖像進行相位編碼轉換為輸入神經元；

S2、將每個輸入神經元添加1％-25％的隨機反轉噪聲后轉換為脈沖序列；

S3、將得到的脈沖序列隨機加入抖動強度為2ms的高斯噪聲，得到輸入脈沖序列；

S4、將輸入脈沖轉換為脈沖感知神經元，并選出正樣本訓練集和負樣本訓練集；

S5、通過感知機訓練正樣本訓練集和負樣本訓練集并得到更新權值；

S6、根據更新權值調整spiking神經網絡，得到新的spiking神經網絡；

S7、將待識別樣本輸入到新的spiking神經網絡中，得到對應的識別結果，完成光學字符的識別。

進一步地，步驟S1的具體方法為：

將已知字符內容的N個光學圖像進行相位編碼轉換為40N個輸入神經元，并將輸出設定為N個類別，分別對應N個光學圖像。

進一步地，步驟S4的具體方法為：

將輸入脈沖轉換為脈沖感知神經元，并根據公式

得到由期望的spiking神經元輸出序列，并將其作為正樣本訓練集；其中為期望的脈沖發放時間，為在t_d時刻的膜電壓，表示該樣本集為由期望的點火時刻所組成的正樣本集合

根據公式

得到負樣本訓練集，其中EPs為Spiking脈沖神經網絡曲線中的駐點，表示該樣本集為所有EPs組成的不期望點火時刻的負樣本集合

進一步地，步驟S5的具體方法為：

通過感知機訓練模型