用于扫读笔的离线识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及扫读笔离线识别方法技术领域，具体为用于扫读笔的离线识别方法及系统，包括以下步骤：收集大量的书面和手写文本样本，通过图像处理增强功能进行预处理，生成文本数据集

【技术实现步骤摘要】
用于扫读笔的离线识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及扫读笔离线识别方法
，尤其涉及用于扫读笔的离线识别方法及系统
。

技术介绍

[0002]扫读笔，是一种用于离线识别的设备，可用于扫描文本或图像并将其转换为电子文本或图像形式
。
离线识别方法具体采用光学字符识别
OCR
技术，可以识别印刷文字，并将纸质文本转换为计算机可识别的文本
。
扫读笔配备了本地的识别模型和算法，并具备离线存储能力
。
在使用扫读笔进行识别时，可以注意文本的清晰度和扫描角度以获得更好的识别结果
。
[0003]在现有扫读笔离线识别方法中，在处理扭曲
、
模糊和阴影等问题的复杂纸张时存在困难，会影响识别的准确性，导致结果不可靠或错误
。
现有方法通常不能满足个体用户的特定需求，如写字风格的个性化训练
、
特定行业术语的识别等
。
缺少个性化定制限制了扫读笔在不同用户和行业中的应用广度和深度
。
现有方法多数仅关注识别文字本身，而缺乏对上下文信息的全面理解
。
这限制了识别结果与文档整体语义的关联，影响了识别的准确性和语义理解能力
。
有方法可能仅支持一些常见的语言和字符集，限制了扫读笔在不同地区和语言环境中的适用性
。
并且，尽管
OCR
和手写识别技术不断改进，但在处理复杂排版和变形文本时，现有方法的识别准确性仍然不稳定
。
这可能导致识别结果的错误或不完整，影响用户的使用体验
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的用于扫读笔的离线识别方法及系统
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：用于扫读笔的离线识别方法，包括以下步骤：收集大量的书面和手写文本样本，通过图像处理增强功能进行预处理，生成文本数据集；基于所述文本数据集，采用深度学习和神经网络技术构建识别模型，并对所述识别模型提供模型定制化训练工具；扫读笔基于所述识别模型识别完成后，提取和分析上下文信息，获取识别结果；持续收集和处理包括语言和字符集的样本数据，逐步扩大所述识别模型的适用范围；优化所述识别模型，提高在包括复杂排版
、
模糊或变形的文本的特殊情况下的识别准确性
。
[0006]作为本专利技术的进一步方案，所述收集大量的书面和手写文本样本，通过图像处理增强功能进行预处理，生成文本数据集的步骤具体为：
收集大量的书面和手写文本图像样本，涵盖不同的字体
、
语言
、
字符集
、
颜色
、
纸张纹理，作为初始数据集；基于所述初始数据集，执行包括图像扭曲校正
、
图像去噪
、
图像增强的图像处理技术，完成预处理工作，生成对应的处理后图像样本；对所述处理后图像样本进行标注，以记录文本区域的位置和对应的字符标签信息，整合生成所述文本数据集
。
[0007]作为本专利技术的进一步方案，所述图像扭曲校正具体为，通过寻找所述图像样本中的关键点或边缘，并应用透视变换矩阵来纠正图像的形变和扭曲，使用四个角点进行透视变换，调整角点的位置以使文本线条更加直线和平行；所述图像去噪具体为，结合像素之间的空间距离和像素值之间的相似性来平滑图像，同时保留边缘信息，以减小所述图像样本中的噪声；所述图像增强具体为，采用直方图均衡化方法，通过变换所述图像样本的像素值分布，使得图像的直方图均匀分布，从而增强所述所述图像样本的对比度和细节
。
[0008]作为本专利技术的进一步方案，所述采用深度学习和神经网络技术构建识别模型的步骤具体为：将所述文本数据集，依照
14:3:3
的比例，划分为训练集
、
验证集
、
测试集；采用图像特征提取器来提取图像特征，将所述训练集
、
验证集
、
测试集转化为对应的数字特征；建立识别模型，并设计具有多个卷积层和池化层的
CNN
架构，用于提取文本图像的特征；选用交叉熵损失函数，并使用反向传播算法计算所述损失函数对识别模型参数的梯度；利用具体为随机梯度下降的优化算法，更新所述识别模型参数以最小化损失函数，使用正则化技术限制所述识别模型的复杂度；通过交叉验证法选择超参数，所述超参数包括学习率
、
批量大小
、
隐藏单元数
。
[0009]作为本专利技术的进一步方案，所述提供模型定制化训练工具的步骤具体为：基于所述识别模型，选择
PyTorch
作为深度学习框架，并创建一个训练框架的基础结构；在所述基础结构中，提供数据加载功能，包括读取和预处理文本数据集；在所述基础结构中，创建模型构建的模块，允许用户定义自定义的网络结构，包括卷积层
、
循环层
、
全连接层，并进行参数初始化；在所述基础结构中，添加训练和评估的核心代码逻辑，包括前向传播
、
损失计算
、
反向传播以及参数更新的优化流程；在所述基础结构中，提供用户接口，允许用户指定和调整模型的超参数，提供命令行参数用于定义和修改所述识别模型中的组件，整合作为训练框架；在所述训练框架中，提供可视化可视化功能监控训练过程中的指标和曲线变化，并进行监控训练过程中的各种指标和曲线变化
。
[0010]作为本专利技术的进一步方案，所述扫读笔基于所述识别模型识别完成后，提取和分析上下文信息，获取识别结果的步骤具体为：
所述扫描笔获取的图像数据，将图像数据输入所述识别模型，获取识别的文字结果；基于包括文本行
、
段落的布局信息，将所述文字结果分割，生成段落或文本行，对于手写的所述文字结果，应用字符分割算法，将字符从文字结果中分离出来，整合以上内容，获取上下文信息；基于所述上下文信息结合语言模型，识别所述文字结果所属的语言；基于所述上下文信息进行上下文分析，并改进识别结果
。
[0011]作为本专利技术的进一步方案，所述上下文分析包括语义分析
、
命名实体识别
、
上下文纠错；所述语义分析具体为，使用包括词性标注
、
依存句法分析的自然语言处理技术，对文字结果的所述上下文信息进行语义分析，识别其语法结构
、
语义角色信息；所述命名实体识别具体为，识别所述文字结果中，包括人名
、
地名
、
机构的命名实体；所述下文纠错具体为，基于所述上下文信息，通过语言模型或上下文相似性检测来纠正所述文字结果中可能的识别错误；所述改进识别结果包括上下文校正
、
字词拼接；所述上下文校正具体为，利用上下文信息校正所述文字结果中的错误或不确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
用于扫读笔的离线识别方法，其特征在于，包括以下步骤：收集大量的书面和手写文本样本，通过图像处理增强功能进行预处理，生成文本数据集；基于所述文本数据集，采用深度学习和神经网络技术构建识别模型，并对所述识别模型提供模型定制化训练工具；扫读笔基于所述识别模型识别完成后，提取和分析上下文信息，获取识别结果；持续收集和处理包括语言和字符集的样本数据，逐步扩大所述识别模型的适用范围；优化所述识别模型，提高在包括复杂排版
、
模糊或变形的文本的特殊情况下的识别准确性
。2.
根据权利要求1所述的用于扫读笔的离线识别方法，其特征在于，所述收集大量的书面和手写文本样本，通过图像处理增强功能进行预处理，生成文本数据集的步骤具体为：收集大量的书面和手写文本图像样本，涵盖不同的字体
、
语言
、
字符集
、
颜色
、
纸张纹理，作为初始数据集；基于所述初始数据集，执行包括图像扭曲校正
、
图像去噪
、
图像增强的图像处理技术，完成预处理工作，生成对应的处理后图像样本；对所述处理后图像样本进行标注，以记录文本区域的位置和对应的字符标签信息，整合生成所述文本数据集
。3.
根据权利要求2所述的用于扫读笔的离线识别方法，其特征在于，所述图像扭曲校正具体为，通过寻找所述图像样本中的关键点或边缘，并应用透视变换矩阵来纠正图像的形变和扭曲，使用四个角点进行透视变换，调整角点的位置以使文本线条更加直线和平行；所述图像去噪具体为，结合像素之间的空间距离和像素值之间的相似性来平滑图像，同时保留边缘信息，以减小所述图像样本中的噪声；所述图像增强具体为，采用直方图均衡化方法，通过变换所述图像样本的像素值分布，使得图像的直方图均匀分布，从而增强所述所述图像样本的对比度和细节
。4.
根据权利要求1所述的用于扫读笔的离线识别方法，其特征在于，所述采用深度学习和神经网络技术构建识别模型的步骤具体为：将所述文本数据集，依照
14:3:3
的比例，划分为训练集
、
验证集
、
测试集；采用图像特征提取器来提取图像特征，将所述训练集
、
验证集
、
测试集转化为对应的数字特征；建立识别模型，并设计具有多个卷积层和池化层的
CNN
架构，用于提取文本图像的特征；选用交叉熵损失函数，并使用反向传播算法计算所述损失函数对识别模型参数的梯度；利用具体为随机梯度下降的优化算法，更新所述识别模型参数以最小化损失函数，使用正则化技术限制所述识别模型的复杂度；通过交叉验证法选择超参数，所述超参数包括学习率
、
批量大小
、
隐藏单元数
。5.
根据权利要求1所述的用于扫读笔的离线识别方法，其特征在于，所述提供模型定制化训练工具的步骤具体为：基于所述识别模型，选择
PyTorch
作为深度学习框架，并创建一个训练框架的基础结
构；在所述基础结构中，提供数据加载功能，包括读取和预处理文本数据集；在所述基础结构中，创建模型构建的模块，允许用户定义自定义的网络结构，包括卷积层
、
循环层
、
全连接层，并进行参数初始化；在所述基础结构中，添加训练和评估的核心代码逻辑，包括前向传播
、
损失计算
、
反向传播以及参数更新的优化流程；在所述基础结构中，提供用户接口，允许用户指定和调整模型的超参数，提供命令行参数用于定义和修改所述识别模型中的组件，整合作为训练框架；在所述训练框架中，提供可视化可视化功能监控训练过程中的指标和曲线变化，并进行监控训练过程中的各种指标和曲线变化
。6.
根据权利要求1所述的用于扫读笔的离线识别方法，其特征在于，所述扫读笔基于所述识别模型识别完成后，提取和分析上下文信息，获取识别结果的步骤具体为：所述扫描笔获取的图像数据，将图像数据输入所述识别模型，获取识别的文字结果；基于包括文本行
、
段落的布局信...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘福星，周业明，
申请(专利权)人：广州信位通讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：