【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体为一种字符识别方法。
技术介绍
1、字符识别(character recognition)是指通过计算机技术自动识别图像中所包含的字符的技术。这项技术广泛应用于各种领域，如办公自动化、数据录入、文档数字化等，且应用于多个领域，比如将纸质文档转化为电子文档，自动读取身份证件、银行卡、支票上的信息，在车牌识别系统中用于交通管理，以及智能手机上的文字扫描应用等。
2、随着深度学习的发展，字符识别技术有了显著的进步。卷积神经网络(cnns)等深度学习模型被广泛应用于字符识别任务中，能够自动学习字符的复杂特征，极大地提高了识别的准确性和效率。此外，结合循环神经网络(rnns)和长短期记忆网络(lstms)，可以更好地处理序列数据，如连续的手写文字识别。
3、目前的字符识别方法主要包括特征提取和特征分类两部分，其中特征提取分为人工特征提取和基于深度卷积神经网络的特征提取，且特征分类有svm为代表的分类器和深度学习网络为代表的分类器。但是，目前的字符识别方法通常耗时较长，且在低功耗性能的嵌入式板卡
【技术保护点】
1.一种字符识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的字符识别方法，其中，获取待识别字符图像进一步包括：
3.根据权利要求2所述的字符识别方法，其中，对获取的所述待识别字符图像进行图像预处理包括：
4.根据权利要求1所述的字符识别方法，其中，对所述字符阈值图像进行图像特征编码以获得图像编码字符串包括：
5.根据权利要求4所述的字符识别方法，其中，以预定方式将所述字符阈值图像的各个像素进行展开并排列像素的像素值以获得所述图像编码字符串包括：
6.根据权利要求1所述的字符识别方法，其中，所述字典存储空间的构造包括
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【技术特征摘要】
1.一种字符识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的字符识别方法，其中，获取待识别字符图像进一步包括：
3.根据权利要求2所述的字符识别方法，其中，对获取的所述待识别字符图像进行图像预处理包括：
4.根据权利要求1所述的字符识别方法，其中，对所述字符阈值图像进行图像特征编码以获得图像编码字符串包括：
5.根据权利要求4所述的字符识别方法，其中，以预定方式将所述字符阈值图像的各个像素进行展开并排列像素的像素值以获得所述图像编码字符串包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡雄，
申请(专利权)人：深圳开谱勒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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