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申请/专利权人：山东环球软件股份有限公司
摘要：本发明涉及字符识别技术领域，更进一步地，涉及基于深度学习的OCR错漏检测方法。所述方法包括：步骤1：对目标文本图像进行预处理，得到预处理图像；步骤2：使用卷积神经网络从预处理图像中提取特征；将提取的特征输入递归神经张量网络进行特征表示学习，输出每个时刻的隐藏状态；步骤3：使用条件随机场对递归神经张量网络输出的隐藏状态进行序列标注；步骤4：针对检测出的错漏位置，使用贝叶斯方法进行校正，输出校正的错漏位置。本发明提高了系统的错漏检测和校正能力，增强了系统在处理复杂和多变文本数据时的鲁棒性和适应性。
主权项：1.基于深度学习的OCR错漏检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：对目标文本图像进行预处理，得到预处理图像；步骤2：使用卷积神经网络从预处理图像中提取特征；将提取的特征输入递归神经张量网络进行特征表示学习，输出每个时刻的隐藏状态；步骤3：使用条件随机场对递归神经张量网络输出的隐藏状态进行序列标注；再使用极端梯度提升的方法，对序列标注后的隐藏状态进行错漏检测，检测出错漏位置；步骤4：针对检测出的错漏位置，使用贝叶斯方法进行校正，输出校正的错漏位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东环球软件股份有限公司 基于深度学习的OCR错漏检测方法
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