[发明专利]针对印刷体字符识别的深度学习模型的训练集生成方法有效
| 申请号： | 202010559515.0 | 申请日： | 2020-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN111797908B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 胡焱;赵亚欧;索春宝;牛鹏 | 申请（专利权）人： | 浪潮金融信息技术有限公司;济南浪潮金迪信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/774;G06V30/41;G06V30/10;G06F16/951 |
| 代理公司： | 苏州思睿晶华知识产权代理事务所(普通合伙) 32403 | 代理人： | 吴碧骏 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市吴中经*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了针对印刷体字符识别的深度学习模型的训练集生成方法，包括如下步骤，步骤一，根据实际应用，构建识别字典。编写网络爬虫，爬取互联网数据生成真实语料数据集，并去除语料中非识别字典内的字符；步骤二，统计字典中的每一个字符在真实语料数据集中的出现次数并记录位置；步骤三，对字典中的每一个字符，按照其在语料中出现次数采样，采样次数记作K；步骤四，将采样后的文本片段转换为图片，作为最终的训练集；本发明对于生僻字和常用字采用不同的采样方法，生成的训练样本集所包含汉字的出现频率一致，可有效避免生僻字欠采样，常用字过采样的问题，有利于提高深度学习模型的训练速度和识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 印刷体 字符 识别 深度 学习 模型 训练 生成 方法 | ||
【主权项】：
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