图像文本信息识别与处理方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种图像文本信息识别与处理方法、装置、计算机设备及计算机存储介质。方法包括：确定目标图像中多个文本图像区域各自的初始区域特征；对于多个文本图像区域中的目标文本图像区域，从多个文本图像区域中确定目标文本图像区域的至少一个关联文本图像区域；利用至少一个关联文本图像区域分别与目标文本图像区域之间的关联特征，调整目标文本图像区域的初始区域特征，得到目标文本图像区域的目标区域特征；基于目标区域特征识别得到目标文本图像区域所属的类别；基于多个文本图像区域中至少一个文本图像区域所属的类别，对至少一个文本图像区域中的文本信息进行组合，得到目标图像对应的结构化信息。采用本方法能够提高信息处理的效率。信息处理的效率。信息处理的效率。

【技术实现步骤摘要】
图像文本信息识别与处理方法、装置及计算机设备


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种图像文本信息识别与处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着深度学习技术的发展，出现了针对图像的信息处理技术，用于从图像中识别得到用户所关注的关键信息，以便于进行数据分析。例如，可以从购物票据图像或证件图像中提取得到关键信息。然而，由于布局和格式的多样性、文档图像质量的不确定性以及模板结构的复杂性，理解文档并提取关键信息直到现在仍然是一项非常具有挑战性的任务。
[0003]传统技术中，通常利用现有的算法模型对目标图像进行识别，然后采用人工的方法从识别结果中得到关键信息。
[0004]然而，传统技术中现有的算法模型的结构较为复杂，推理速度较慢，且采用人工的方法从识别结果中得到关键信息，耗费时间较长，导致信息处理的效率较低。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种图像文本信息识别与处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，能够提高信息处理的效率。
[0006]第一方面，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像文本信息识别与处理方法，其特征在于，包括：确定目标图像中多个文本图像区域各自的初始区域特征；对于所述多个文本图像区域中的目标文本图像区域，从所述多个文本图像区域中确定所述目标文本图像区域的至少一个关联文本图像区域；利用所述至少一个关联文本图像区域分别与所述目标文本图像区域之间的关联特征，调整所述目标文本图像区域的初始区域特征，得到所述目标文本图像区域的目标区域特征；基于所述目标区域特征识别得到所述目标文本图像区域所属的类别；基于所述多个文本图像区域中至少一个文本图像区域所属的类别，对所述至少一个文本图像区域中的文本信息进行组合，得到所述目标图像对应的结构化信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始区域特征为当前区域特征；所述利用所述至少一个关联文本图像区域分别与所述目标文本图像区域之间的关联特征，调整所述目标文本图像区域的初始区域特征，得到所述目标文本图像区域的目标区域特征，包括：针对每个所述关联文本图像区域，基于所述目标文本图像区域的位置特征与所述关联文本图像区域的位置特征，确定所述关联文本图像区域与所述目标文本图像区域之间的当前关联特征；利用各所述当前关联特征对所述目标文本图像区域的当前区域特征进行更新，得到所述目标文本图像区域的目标区域特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用各所述当前关联特征对所述目标文本图像区域的当前区域特征进行更新，得到所述目标文本图像区域的目标区域特征，包括：针对每个所述关联文本图像区域，利用所述目标文本图像区域的当前区域特征，对所述目标文本图像区域与所述关联文本图像区域之间的关联特征进行调整，得到所述目标文本图像区域与所述关联文本图像区域之间的当前关联特征；利用各所述当前关联特征对所述目标文本图像区域的当前区域特征进行更新，基于更新后的当前区域特征得到所述目标文本图像区域的目标区域特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标文本图像区域的至少一个关联文本图像区域，包括：确定所述多个文本图像区域中的候选文本图像区域；所述候选文本图像区域与所述目标文本图像区域不同；确定所述候选文本图像区域与所述目标文本图像区域之间的图像区域距离；在所述图像区域距离小于距离阈值的情况下，将所述候选文本图像区域确定为所述目标文本图像区域的关联文本图像区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖嘉城，周相如，赵善民，李睿宇，沈小勇，吕江波，
申请(专利权)人：北京思谋智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：