【技术实现步骤摘要】
图像的识别处理方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能和图像处理技术，尤其涉及一种图像的识别处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0003]人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。文字识别可应用于许多领域，如阅读、翻译、文献资料的检索、信件和包裹的分拣、稿件的编辑和校对、大量统计报表和卡片的汇总与分析、银行支票的处理、商品发票的统计汇总、商品编码的识别、商品仓库的管理，以及水、电、煤气、房租、人身保险等费用的征收业务中的大量信用卡片的自动处理和办公室打字员...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像的识别处理方法，其特征在于，所述方法包括：从待处理图像中识别出至少一个文字区域图像，其中，每个所述文字区域图像是一个待识别文字的成像区域；对每个所述文字区域图像进行文字识别处理，得到字库中与每个所述文字区域图像对应的字库文字；对所述文字区域图像进行笔画抽取处理，得到所述文字区域图像中至少一个笔画框的笔画抽取结果，其中，每个所述笔画框是一个笔画的成像区域；基于所述文字区域图像中每个所述笔画框的笔画抽取结果、以及所述文字区域图像对应的所述字库文字进行笔画对齐处理，得到所述文字区域图像中每个所述笔画框与所述文字区域图像对应的所述字库文字的笔画之间的笔画对应关系；基于每个所述文字区域图像对应的所述字库文字以及所述笔画对应关系，生成所述待处理图像的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述笔画抽取处理包括笔画检测处理和像素分割处理；所述对所述文字区域图像进行笔画抽取处理，得到所述文字区域图像中至少一个笔画框的笔画抽取结果，包括：对所述文字区域图像进行所述笔画检测处理，得到所述文字区域图像中的至少一个所述笔画框、以及每个所述笔画框的笔画类别；对所述文字区域图像进行所述像素分割处理，得到所述文字区域图像中所述待识别文字对应的像素；基于所述文字区域图像中的至少一个所述笔画框和所述文字区域图像中所述待识别文字对应的像素，确定所述文字区域图像中至少一个所述笔画框的笔画的像素。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述文字区域图像进行所述笔画检测处理，得到所述文字区域图像中的至少一个所述笔画框、以及每个所述笔画框的笔画类别，包括：从所述文字区域图像中提取至少一个候选框；针对每个所述候选框执行以下处理：对所述候选框进行卷积处理，得到所述候选框对应的卷积特征图；通过激活函数将所述卷积特征图映射为对应多个笔画类别的概率，将最大概率对应的所述候选框确定为所述笔画框，并将所述最大概率对应的所述笔画类别确定为所述笔画框的所述笔画类别；对所述候选框进行位置修正处理，得到位置修正后的所述候选框。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述文字区域图像进行所述像素分割处理，得到所述文字区域图像中所述待识别文字对应的像素，包括：从所述文字区域图像中提取至少一个候选框；针对每个所述候选框执行以下处理：对所述候选框进行线性映射处理，得到所述候选框的长、宽、通道数分别对应的特征矩阵；对所述候选框的长对应的特征矩阵和宽对应的特征矩阵进行点乘操作，得到协方差矩
阵，并确定所述协方差矩阵中每个像素点的自相关性参数；对所述自相关性参数进行逻辑回归操作，得到多个注意力系数，并确定所述多个注意力系数中高于注意力系数阈值的注意力系数；将所述协方差矩阵中与所述高于注意力系数阈值的注意力系数对应的矩阵元素与所述候选框的通道数对应的特征矩阵进行点乘操作，得到与所述候选框通道数相同的像素点；将与所述候选框通道数相同的所述像素点、与所述候选框进行残差运算操作，得到所述文字区域图像中所述待识别文字对应的像素。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文字区域图像中至少一个笔画框的笔画抽取结果包括：所述文字区域图像中至少一个所述笔画框的笔画类别、所述文字区域图像中至少一个所述笔画框的位置、所述文字区域图像中至少一个所述笔画框的笔画的像素；所述基于所述文字区...
【专利技术属性】
技术研发人员：周青宇，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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