【技术实现步骤摘要】
识别模型训练、识别方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及人工智能
，尤其涉及深度学习、大数据等
技术介绍
随着计算机技术的发展，计算机设备逐渐成为人们生活的重要组成部分。在使用计算机设备时，需要用户输入信息，计算机设备将用户输入的信息转换为可执行指令，实现字符的显示或操作的执行。用户在向计算机设备输入指令时，可根据习惯选择多种输入法，其中，笔画输入法或手写输入法是很多用户常用的选项。但用户通过手写、笔画输入字符时，书写工具与一般的笔纸存在一定的差别，导致对用户使用手写输入、笔画输入的方式向计算机输入信息时，识别结果准确性不够高。
技术实现思路
本公开提供了一种用于识别模型训练、识别方法、装置、电子设备及存储介质。根据本公开的一方面，提供了一种识别模型训练方法，包括：获得模型输入信息，模型输入信息根据至少一个输入笔画获得；将模型输入信息输入待训练的识别模型，获得模型识别结果；根据模型识别结果和参考字符，训练待训练的识别模型，得到训练后的识别模型。<...
【技术保护点】
1.一种识别模型训练方法，包括：/n获得模型输入信息，所述模型输入信息根据至少一个输入笔画获得；/n将所述模型输入信息输入待训练的识别模型，获得模型识别结果；/n根据模型识别结果和参考字符，训练所述待训练的识别模型，得到训练后的识别模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种识别模型训练方法，包括：
获得模型输入信息，所述模型输入信息根据至少一个输入笔画获得；
将所述模型输入信息输入待训练的识别模型，获得模型识别结果；
根据模型识别结果和参考字符，训练所述待训练的识别模型，得到训练后的识别模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述模型识别结果包括第一单字符识别结果和第一字符识别结果；在所述参考字符为单字符的情况下，所述将所述模型输入信息输入待训练的识别模型，获得字符识别结果，包括：
将所述模型输入信息输入所述待训练的识别模型；
采用所述待训练的识别模型的特征输出层，根据所述模型输入信息获得第一模型特征；
采用所述待训练的识别模型的单字符分类器，根据所述模型特征输出第一单字符识别结果；以及采用所述待训练的识别模型的多字符分类器，根据所述模型特征输出第一字符识别结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述字符识别结果包括第二字符识别结果；在所述参考字符为多字符的情况下，所述将所述模型输入信息输入待训练的识别模型，获得模型识别结果，包括：
将所述模型输入信息输入所述待训练的识别模型；
采用所述待训练的识别模型的特征输出层，根据所述模型输入信息获得第二模型特征；
采用所述待训练的识别模型的多字符分类器，输出第二字符识别结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据模型识别结果和参考字符，训练所述待训练的识别模型，包括：
根据所述第二字符识别结果和参考字符，优化所述待训练识别模型的特征输出层和多字符分类器。
5.一种识别方法，其中，包括：
获得书写轨迹信息；
根据所述书写轨迹信息，获得至少一个输入笔画；
根据所述至少一个输入笔画，获得模型输入信息；
将所述模型输入信息输入识别模型，获得模型识别结果；所述识别模型为权利要求1-4中任意一项所述的训练后的识别模型；
根据模型识别结果，获得所述书写轨迹信息的字符识别结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述书写轨迹信息，获得至少一个输入笔画，包括：
根据书写轨迹信息，获得至少一个书写笔画；
根据所述至少一个书写笔画，获得至少一个输入笔画。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述书写笔画为两个以上时，所述根据所述至少一个书写笔画，获得至少一个输入笔画，包括：
根据所述书写笔画，获得表示书写笔画之间的位置关系的虚拟笔画；
将所述虚拟笔画和所述书写笔画作为所述输入笔画。
8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述至少一个输入笔画，获得模型输入信息，包括：
将所述至少一个输入笔画进行平移，使得所述输入笔画的参考点位于坐标原点；
根据平移后的输入笔画的特征，获得模型输入信息。
9.一种识别模型训练装置，包括：
模型输入信息模块，用于获得模型输入信息，所述模型输入信息根据至少一个输入笔画获得；
识别模块，用于将所述模型输入信息输入待训练的识别模型，获得模型识别结果；
训练模块，用于根据模型识别结果和参考字符，训练所述待训练的识别模型，得到训练后的识别模型。
10.根据权利要求1所述的装置，其中，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐翔，王彪，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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