一種基于樣本增強(qiáng)的手寫樣本識(shí)別方法與系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201811623758.5 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN109858488B 公開(kāi)（公告）日 2021-09-17
申請(qǐng)公布號(hào) CN109858488B 申請(qǐng)公布日 2021-09-17
分類號(hào) G06K9/34（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 謝暢;錢浩然;徐寶函;周元笙;梅鵾 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 眾安信息技術(shù)服務(wù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京市萬(wàn)慧達(dá)律師事務(wù)所 代理人 顧友
地址 518000廣東省深圳市前海深港合作區(qū)前灣一路1號(hào)A棟201室（入駐深圳市前海商務(wù)秘書有限公司）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于樣本增強(qiáng)的手寫樣本識(shí)別方法與系統(tǒng)，其中方法包括：S1、生成標(biāo)注樣本，標(biāo)出圖像樣本中的手寫字符，將手寫字符從圖像樣本中裁切出來(lái)并歸類；S2、樣本增強(qiáng)，將標(biāo)注樣本進(jìn)行隨機(jī)變換生成變換后樣本，利用生成模型生成與變換后樣本同分布的增強(qiáng)樣本；S3、樣本合成，利用增強(qiáng)樣本生成訓(xùn)練樣本；S4、模型訓(xùn)練，利用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練檢測(cè)分類模型以及手寫樣本識(shí)別模型；S5、識(shí)別應(yīng)用，利用訓(xùn)練好的檢測(cè)分類模型檢測(cè)出手寫字符的位置，然后再通過(guò)手寫樣本識(shí)別模型識(shí)別手寫字符。本發(fā)明通過(guò)增加訓(xùn)練樣本的多樣性優(yōu)化檢測(cè)分類模型與識(shí)別模型有效地克服了現(xiàn)有技術(shù)中離線手寫識(shí)別準(zhǔn)確率較低，手寫識(shí)別樣本標(biāo)注困難，模型提升緩慢的問(wèn)題。