基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及图像文字识别技术领域，具体地说，涉及一种基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统及方法。其包括图像文字获取单元、图像文字预处理单元、特征提取单元和分类判决单元；图像文字获取单元用于将图像文字信息转化为电信息，并将电信息传输给图像文字预处理单元；分类判决单元用于训练确定判决规则，通过判决规则对图像文字进行分类。本发明专利技术中图像识别系统识别更为精准，算法也比较匹配，从而达到快速简单的对图像信息进行分类的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统及方法
本专利技术涉及图像文字识别
，具体地说，一种涉及基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统及方法。
技术介绍
随着，计算机以及网络技术水平的提高，在图像文字识别技术中也运用到了计算机以及网络技术，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用，但很多图像文字识别设备在使用过程中无法对识别的图像文字信息进行分类判别，抑或判别精度不够准确，又或者整体系统设置紊乱不合理，导致计算机收集到的信息非常混乱，不便于信息的整理。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术目的之一在于，提供了基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统，包括图像文字获取单元、图像文字预处理单元、特征提取单元和分类判决单元；所述图像文字获取单元用于将图像文字信息转化为电信息，并将电信息传输给所述图像文字预处理单元；所述图像文字预处理单本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统，其特征在于：包括图像文字获取单元(100)、图像文字预处理单元(200)、特征提取单元(300)和分类判决单元(400)；所述图像文字获取单元(100)用于将图像文字信息转化为电信息，并将电信息传输给所述图像文字预处理单元(200)；所述图像文字预处理单元(200)用于将每一个图像文字分检出来交给所述特征提取单元(300)；所述特征提取单元(300)用于接收图像文字对图像文字信息进行提取，并决定每个图像文字的点是否属于一个图像文字特征；所述分类判决单元(400)用于训练确定判决规则，通过判决规则对图像文字进行分类；/n所述图像文字获取单元(1...

【技术特征摘要】
1.一种基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统，其特征在于：包括图像文字获取单元(100)、图像文字预处理单元(200)、特征提取单元(300)和分类判决单元(400)；所述图像文字获取单元(100)用于将图像文字信息转化为电信息，并将电信息传输给所述图像文字预处理单元(200)；所述图像文字预处理单元(200)用于将每一个图像文字分检出来交给所述特征提取单元(300)；所述特征提取单元(300)用于接收图像文字对图像文字信息进行提取，并决定每个图像文字的点是否属于一个图像文字特征；所述分类判决单元(400)用于训练确定判决规则，通过判决规则对图像文字进行分类；
所述图像文字获取单元(100)包括扫描模块(110)和翻译模块(120)；所述扫描模块(110)用于将图像文字反射的光点进行收集；所述翻译模块(120)用于将图像文字翻译，并存储在电子介质内；
所述图像文字预处理单元(200)包括校正模块(210)、切分模块(220)、边缘检测模块(230)、图像文字平滑模块(240)和图像文字锐化模块(250)；所述校正模块(210)用于将颠倒以及倾斜的图像文字进行自动校正，并将校正后的图像文字信息传递给所述切分模块(220)；所述切分模块(220)用于将校正后的图像文字从整个图像文字中分割出来；所述边缘检测模块(230)用于将图像文字的目标区域和背景区域分开；所述图像文字平滑模块(240)用于改善图像质量，使图像亮度平缓渐变以及减小突变的梯度；所述图像文字锐化模块(250)用于补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分；
所述特征提取单元(300)包括识别模块(310)和提取模块(320)；所述识别模块(310)用于识别图像文字中的有效信息并对图像文字中的有效信息进行判定，并将判定结果传递给提取模块(320)；提取模块(320)接收判定结果，将判定结果中的有效信息提取；识别有效信息时，首先将二值化图像以六个方向再次进行扫描，然后计算图像的扫描线和字符笔画的交叠次数，并把此相交作为构造密度特征函数的数据，而六个方向分别为30°、60°、水平、120°、15°和垂直方向，对二值图像计算这六个方向的密度，最后，处理所有方向的扫描数据，获得特征值在0～1范围的特征向量；
所述分类判决单元(400)包括分类模块(410)和判决模块(420)；所述分类模块(410)用于对所述特征提取单元(300)提取的信息进行分类；所述判决模块(420)对分类的信息进行判别，并输出判别结果。


2.根据权利要求1所述的基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统，其特征在于：所述缘检测模块(230)采用Roberts边缘算子对边缘进行计算。


3.根据权利要求2所述的基于循环神经网络识别算法的图像文字识别系统，其特征在于：所述Roberts边缘算子的计算公式如下：



其中，f(x,y)是具有整数像素坐标的输入图像。


4.根据权利要求1所述的基于循环神经网络识别算法的图像文字识...

【专利技术属性】
技术研发人员：娄忠富，
申请(专利权)人：娄忠富，
类型：发明
国别省市：云南;53