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本发明公开了一种图像文本识别置信度的预测方法和预测系统,预测方法包括:训练文本识别模型,以训练收敛的文本识别模型训练得到置信度模型;将文本图像输入训练收敛的置信度模型;利用深度卷积神经网络提取文本图像的图片特征;对图片特征切分后将切片输入LSTM双向循环神经网络,输出切片的对比操作预测标识;利用CTC算法进行合并操作,输出对比操作预测序列,并以此预测文本图像对应的预测文本可能出现错误的位置以及所需要的错误修改操作类型。通过本发明的技术方案,使得文本识别及置信度的预测能够获取极高的准确率,得到文本
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112257965 A
(43)申请公布日 2021.01.22
(21)申请号 202011348779.8
(22)申请日 2020.11.26
(71)申请人 深源恒际科技有限公司
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