基于清晰度指标的文本图像拒识判断方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于清晰度指标的文本图像拒识判断方法、装置及设备，包括：获取待判断的目标文本图像，确定目标文本图像对应的多个清晰度指标值，以及各清晰度指标值对应的清晰度区间阈值；根据各清晰度指标值，以及各清晰度指标值对应的清晰度区间阈值，确定各清晰度指标对应的评分；根据各清晰度指标对应的评分，以及与各清晰度指标匹配的目标权重，确定与目标文本图像对应的质量评分；根据目标文本图像对应的质量评分，确定与目标文本图像对应的拒识判断结果。本发明专利技术实施例的技术方案可以提高文本图像拒识判断结果的准确性。文本图像拒识判断结果的准确性。文本图像拒识判断结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于清晰度指标的文本图像拒识判断方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及基于清晰度指标的文本图像拒识判断方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，深度学习算法已普遍应用于文本图像识别领域中。然而，对于一些图像质量较差(例如图像模糊以及图像曝光等)的文本图像，深度学习算法仍存在识别准确率较低的问题。为了减轻识别系统的压力，避免深度学习算法对质量较差的图像进行无效识别，在图像识别之前对文本图像进行拒识判断显得尤为重要。
[0003]现有技术中，通常是采用平均模板方法对文本图像进行拒识判断，即利用训练样本图像来生成平均模板，由此实现对非模板类的目标进行拒识。
[0004]但是，上述方法仅适用于自动目标识别领域，对于低质量的文本图像缺乏针对性的拒识效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了基于清晰度指标的文本图像拒识判断方法、装置及设备，可以提高文本图像拒识判断结果的准确性。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种基于清晰度指标的文本图像拒识判本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于清晰度指标的文本图像拒识判断方法，其特征在于，所述方法包括：获取待判断的目标文本图像，确定所述目标文本图像对应的多个清晰度指标值，以及各所述清晰度指标值对应的清晰度区间阈值；根据各所述清晰度指标值，以及各所述清晰度指标值对应的清晰度区间阈值，确定各清晰度指标对应的评分；根据各所述清晰度指标对应的评分，以及与各所述清晰度指标匹配的目标权重，确定与所述目标文本图像对应的质量评分；根据所述目标文本图像对应的质量评分，确定与所述目标文本图像对应的拒识判断结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待判断的目标文本图像，包括：获取待判断的原始文本图像，对所述原始文本图像进行灰度化处理；对处理后的原始文本图像进行尺寸调整，并对调整结果进行归一化处理，得到所述目标文本图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待判断的目标文本图像之前，还包括：设定多个不同的清晰度等级，并按照所述多个清晰度等级，获取多个清晰度质量不同的样本图像；分别确定各所述样本图像对应的多个清晰度指标值，并将各所述样本图像对应的多个清晰度指标值，划分至不同的清晰度等级；根据各所述清晰度等级对应的划分结果，确定各所述清晰度等级下，不同清晰度指标对应的不同清晰度区间；将各所述清晰度等级下，不同清晰度指标对应的不同清晰度区间，存储至预设的配置文件中。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定各所述清晰度指标值对应的清晰度区间阈值，包括：在所述配置文件中，获取与各所述清晰度指标值对应的清晰度区间，以及清晰度区间阈值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将各所述清晰度等级下，不同清晰度指标对应的不同清晰度区间，存储至预设的配置文件中之后，还包括：根据各所述样本图像对应的多个清晰度指标值，确定各清晰度指标值对应的清晰度区间阈值；根据各清晰度指标值对应的清晰度区间阈值，确定每个样本图像下不同清晰度指标对应的评分；根据每个样本图像下不同清晰度指标对应的评分，以及各清晰度指标对应的预设权重，计算每个样本图像对应的质量评分；根据每个样本图像对应的，质量评分与实际评分之间的差异，对各所述预设权重进行更新，得到与各...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄登，李巍豪，高翔，潘新星，魏舒，许诺，杨彬彬，纪达麒，陈运文，纪传俊，
申请(专利权)人：达而观信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：