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[發(fā)明專利]基于模板匹配的OCR識別方法及裝置、存儲介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910127136.1 申請日: 2019-02-20
公開(公告)號: CN110008944A 公開(公告)日: 2019-07-12
發(fā)明(設(shè)計)人: 高梁梁 申請(專利權(quán))人: 平安科技(深圳)有限公司
主分類號: G06K9/20 分類號: G06K9/20;G06K9/62
代理公司: 北京中強智尚知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11448 代理人: 黃耀威
地址: 518000 廣東省深圳市福田街*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 文檔圖片 模板數(shù)據(jù)庫 樣本文檔 存儲介質(zhì) 模板匹配 文檔類型 邊框 采集 信息處理技術(shù) 計算機設(shè)備 圖片 排版方式 排版格式 框選 文檔 調(diào)用 申請 保存
【說明書】:

本申請公開了一種基于模板匹配的OCR識別方法及裝置、存儲介質(zhì)、計算機設(shè)備,涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:采集不同指定排版方式的樣本文檔圖片;對各個樣本文檔圖片進行框選,獲得與各個樣本文檔圖片對應(yīng)的識別模板;建立識別模板數(shù)據(jù)庫,所述識別模板數(shù)據(jù)庫中保存有所述各個樣本文檔圖片對應(yīng)的識別模板;采集待識別文檔圖片,并對所述待識別文檔圖片的邊框以及標題進行識別,獲得所述待識別文檔圖片的文檔類型;根據(jù)識別得到的待識別文檔圖片的文檔類型調(diào)用所述識別模板數(shù)據(jù)庫中相應(yīng)的識別模板對所述待識別文檔圖片進行OCR識別。本申請建立了識別模板數(shù)據(jù)庫,能適應(yīng)多種不同排版格式的文檔的識別,提高了OCR識別的準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及到一種基于模板匹配的OCR識別方法及裝置、存儲介質(zhì)、計算機設(shè)備。

背景技術(shù)

光學字符識別(Optical Character Recognition,OCR)方法是指通過電子設(shè)備(例如掃描儀或數(shù)碼相機)獲得紙質(zhì)文檔的電子文檔,將電子文檔中的字符串切分開,形成包含單個字符的小圖片,然后使用一定的方法對切分后的文字進行識別。

現(xiàn)有的OCR識別方法因為待識別圖片中字符排版多樣等因素,只能較為準確的識別身份證、銀行卡等字符排版固定的圖片,但是對其他文檔的圖片識別效果較差。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此,本申請?zhí)峁┝艘环N基于模板匹配的OCR識別方法及裝置、存儲介質(zhì)、計算機設(shè)備,主要目的在于解決現(xiàn)有OCR識別方法識別效果差的問題。

根據(jù)本申請的一個方面,提供了一種基于模板匹配的OCR識別方法,該方法包括:

采集不同指定排版方式的樣本文檔圖片;

對各個樣本文檔圖片進行框選,獲得與各個樣本文檔圖片對應(yīng)的識別模板;

建立識別模板數(shù)據(jù)庫,所述識別模板數(shù)據(jù)庫中保存有所述各個樣本文檔圖片對應(yīng)的識別模板;

采集待識別文檔圖片,并對所述待識別文檔圖片的邊框以及標題進行識別,獲得所述待識別文檔圖片的文檔類型;

根據(jù)識別得到的待識別文檔圖片的文檔類型調(diào)用所述識別模板數(shù)據(jù)庫中相應(yīng)的識別模板對所述待識別文檔圖片進行OCR識別。

可選地,所述對所述待識別文檔圖片的邊框以及標題進行識別,獲得所述待識別文檔圖片的文檔類型,包括:

對所述待識別文檔圖片進行二值化處理,獲取二值化表格圖像;

基于透視變化的傾斜校正算法,對所述二值化表格圖像進行傾斜校正;

基于傾斜校正后的二值化表格圖像采用圖像形態(tài)學處理方法提取所述待識別文檔圖片的邊框;

對所述傾斜校正后的二值化表格圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域進行OCR識別,獲得所述待識別文檔圖片的標題;

根據(jù)所述待識別文檔圖片的邊框和標題獲得所述待識別文檔圖片的文檔類型。

可選地,所述對所述待識別文檔圖片進行OCR識別,包括:

采用卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述待識別文檔圖片進行OCR識別。

可選地,所述卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM和聯(lián)接時間分類CTC模型;

所述采用卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述待識別文檔圖片進行OCR識別,包括:

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN提取所述待識別文檔圖片的識別區(qū)域的特征,生成該識別區(qū)域的特征序列;

雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM確定特征序列中的各個特征對應(yīng)的標簽分布列表;

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實用新型專利、外觀設(shè)計專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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