一种基于神经网络的繁体字识别方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于神经网络的繁体字识别方法及装置，涉及计算机视觉与自然语言处理技术领域，能够更精准的切割字符，挖掘出上下文之间存在的语义信息并充分利用，提高了模型的鲁棒性和识别准确率；该方法包括：S1、字符检测：提取出所有单个繁体字字符，并分组；S2、特征提取：对每一组的字符进行统一尺寸操作，并用特征提取网络进行特征提取，得到每个字符的特征向量；S3、将每组字符对应的特征向量当做不同时间输入值输入一维双向LSTM网络卷积计算；S4、根据卷积计算结果，采用多标签分类器Softmax进行分类得到识别结果；裁切图像的方式为：列切分和/或字切分；采用投影法进行列切分，采用等距切割方式进行字切分。