[發(fā)明專利]一種文本行提取方法及裝置、電子設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910270014.8 | 申請日: | 2019-04-04 |
| 公開(公告)號: | CN110119681A | 公開(公告)日: | 2019-08-13 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 韓茂琨;回艷菲;王健宗 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/34 |
| 代理公司: | 深圳市隆天聯(lián)鼎知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44232 | 代理人: | 劉抗美 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 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: | 文本行 輸入圖像 目標(biāo)輸出 特征線 混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 電子設(shè)備 輸出圖像 圖像 檢測技術(shù)領(lǐng)域 二值化處理 場景文本 記憶網(wǎng)絡(luò) 魯棒性 上采樣 池化 卷積 標(biāo)注 匹配 | ||
1.一種文本行提取方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取輸入圖像;
對所述輸入圖像進(jìn)行二值化處理,以獲得二值輸入圖像;
將所述二值輸入圖像輸入混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以進(jìn)行文本行標(biāo)注,獲得標(biāo)有文本行特征線的輸出圖像;其中,所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括卷積層、最大池化層以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層;
對所述標(biāo)有文本行特征線的輸出圖像進(jìn)行上采樣,獲得目標(biāo)輸出圖像,以根據(jù)所述目標(biāo)輸出圖像的文本行特征線,從所述輸入圖像中提取出相應(yīng)的文本行;其中,所述目標(biāo)輸出圖像的尺寸與所述輸入圖像的尺寸相匹配。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述輸入圖像進(jìn)行二值化處理,以獲得二值輸入圖像,包括:
將所述輸入圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到灰度顏色空間,以獲得灰度輸入圖像;
對所述灰度輸入圖像進(jìn)行二值化處理,以獲得初始二值圖像;其中,所述初始二值圖像的背景色為白色;
對所述初始二值圖像進(jìn)行顏色反轉(zhuǎn)處理,以獲得二值輸入圖像;其中,所述二值輸入圖像的背景色為黑色。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在所述獲取輸入圖像之前,所述方法還包括:
對用于訓(xùn)練模型的二值文本圖像進(jìn)行文本行標(biāo)注,以獲得目標(biāo)二值圖像;
將所述二值文本圖像和所述目標(biāo)二值圖像輸入混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
根據(jù)所述目標(biāo)二值圖像調(diào)整所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),直至利用所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述二值文本圖像進(jìn)行文本行標(biāo)注后輸出的圖像與所述目標(biāo)二值圖像達(dá)到指定的匹配度時,生成混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述對用于訓(xùn)練模型的二值文本圖像進(jìn)行文本行標(biāo)注,以獲得目標(biāo)二值圖像,包括:
利用包圍盒對用于訓(xùn)練模型的二值文本圖像進(jìn)行標(biāo)注,以獲得標(biāo)有包圍盒的二值文本圖像;
利用高斯濾波器對所述標(biāo)有包圍盒的二值文本圖像中的文本行圖像進(jìn)行處理,以獲得標(biāo)有文本行特征線的二值文本圖像;
通過掩模對所述標(biāo)有文本行特征線的二值文本圖像進(jìn)行冗余內(nèi)容及噪聲消除處理,以獲得目標(biāo)二值圖像;其中,所述冗余內(nèi)容包括插圖、表格或者內(nèi)部文本行;所述噪聲包括圖像邊緣噪聲。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括第一網(wǎng)絡(luò)層、第二網(wǎng)絡(luò)層、第三網(wǎng)絡(luò)層、第四網(wǎng)絡(luò)層和第五網(wǎng)絡(luò)層;所述第一網(wǎng)絡(luò)層包括卷積層和最大池化層,所述第二網(wǎng)絡(luò)層包括卷積層和最大池化層,所述第三網(wǎng)絡(luò)層包括卷積層和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層,所述第四網(wǎng)絡(luò)層包括卷積層和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層,所述第五網(wǎng)絡(luò)層包括卷積層;
所述將所述二值輸入圖像輸入混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以進(jìn)行文本行標(biāo)注,獲得標(biāo)有文本行特征線的輸出圖像,包括:
將所述二值輸入圖像經(jīng)所述第一網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行卷積和過濾處理,獲得第一處理圖像;其中,所述第一處理圖像的圖像通道數(shù)大于所述二值輸入圖像的圖像通道數(shù),且所述第一處理圖像的尺寸為所述二值輸入圖像的尺寸的二分之一;
將所述第一處理圖像經(jīng)所述第二網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行卷積和過濾處理,獲得第二處理圖像;其中,所述第二處理圖像的圖像通道數(shù)大于所述第一處理圖像的圖像通道數(shù),且所述第二處理圖像的尺寸為所述第一處理圖像的尺寸的二分之一;
通過所述第三網(wǎng)絡(luò)層和所述第四網(wǎng)絡(luò)層對所述第二處理圖像進(jìn)行高斯特征與結(jié)構(gòu)信息提取處理,以獲得第三處理圖像;其中,所述第三處理圖像的圖像通道數(shù)小于所述第二處理圖像的圖像通道數(shù),且所述第三處理圖像的尺寸與所述第二處理圖像的尺寸一致;
通過所述第五網(wǎng)絡(luò)層將所述第三處理圖像從多通道圖像轉(zhuǎn)化為單通道圖像,以獲得標(biāo)有文本行特征線的輸出圖像;其中,所述標(biāo)有文本行特征線的輸出圖像的圖像通道數(shù)為1,且所述標(biāo)有文本行特征線的輸出圖像的尺寸與所述第三處理圖像的尺寸一致。
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