一种印章字符检测识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种印章字符检测识别方法，包括初始化印章的检测与识别，利用图像采集模块对印章图像进行采集，建立印章字符检测模型，对所采集印章图像中字符进行检测，利用极坐标变换对检测结果进行水平矫正，建立印章字符识别模型，对矫正后的印章字符图像进行字符识别，输出印章字符识别结果；通过印章字符检测模型与印章字符识别模型实现印章字符的检测与识别，并通过显示模块与计算机的连接显示印章图像，对具有模糊、宽高比多变、且与背景文字重叠的印章准确识别，继而提高核查及分类效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种印章字符检测识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种印章字符检测识别方法及装置。

技术介绍

[0002]印章作为一种具有法律意义的凭证，在我国社会各领域具有重要的作用,随着现代商务活动的不断发展，企业在业务开展的过程中通常会涉及大量的合同签署归档工作，若仍采用人工核查文档图像中印章的内容，不仅耗费大量人力，而且效率较低,因此，基于深度学习的印章字符检测识别方法可准确提取出印章字符，从而实现计算机替代人工核查，以提高合同核查及分类效率，降低财税及商务合同签订过程的业务风险，使商务连接更加高效和便捷。
[0003]目前在印章检测识别时有两种技术方案：一种是基于传统方法进行印章字符检测与识别，但传统方法的性能在很大程度上取决于手工特征的有效性，导致不能准确检测和识别出复杂背景中的印章字符；另一种方案使用基于深度学习方法进行印章字符检测与识别，该方案的字符检测和识别算法精度高、应用范围广，但由于印章具有模糊、宽高比多变、且与背景文字重叠等特点，导致印章字符检测和识别效果无法达到最佳。
[0004]公开号为CN 115546811 A的中国专利公开了一种识别印章的方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别图像；根据预设印章检测模型从所述待识别图像中提取印章图像；将至少一种预设印章形状与所述印章图像匹配，以确定所述印章图像中目标文字的文字方向；将所述目标文字的文字方向转换为预设方向；对转换为所述预设方向的所述目标文字进行分类识别，得到至少一种字符类型的字符；输出所述至少一种字符类型的字符；该方法能够有效的识别印章中的文字，以及提高印章中文字的识别效果；但该专利并不能解决模糊、宽高比多变、且与背景文字重叠等特点的印章识别问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种印章字符检测识别方法及装置，通过印章字符检测模型与印章字符识别模型实现印章字符的检测与识别，并通过显示模块与计算机的连接显示印章图像，对具有模糊、宽高比多变、且与背景文字重叠的印章准确识别，继而提高核查及分类效率。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案实现：
[0007]见图1，一种印章字符检测识别方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1：初始化印章的检测与识别；
[0009]步骤2：利用图像采集模块对印章图像进行采集；
[0010]步骤3：通过特征提取主干网络、感受野增强模块、特征融合网络、颜色特征提取模块和输出层建立印章字符检测模型，对所采集印章图像中字符进行检测；
[0011]步骤4：利用极坐标变换对检测结果进行水平矫正；
[0012]步骤5：通过补丁嵌入层Patch Embedding、特征融合模块CAFM、字符识别编码器
Transformer Encoder、CNN神经网络和字符识别解码器Transformer Decoder建立印章字符识别模型，对矫正后的印章字符图像进行字符识别；
[0013]步骤6：输出印章字符识别结果。
[0014]进一步的，所述步骤1中初始化印章字符的检测与识别以下步骤：
[0015]步骤1
‑
1：初始化已采集到的图像；
[0016]步骤1
‑
2：初始化图像参数；
[0017]步骤1
‑
3：加载印章字符检测模型参数，从数据库中读取并输入印章字符检测模型的权重参数和超参数，将参数加载到印章字符检测模型中；
[0018]步骤1
‑
4：加载印章字符识别模型参数，从数据库中读取并输入印章字符识别模型的权重参数和超参数，将参数加载到印章字符识别模型中。
[0019]进一步的，所述步骤3中所述特征提取主干网络对待检印章字符图像进行特征提取，通过感受野增强模块对提取的特征图进行特征感受野增强，特征融合网络对已增强后的特征图进行逐层融合，得到待检印章字符图像的融合特征图，颜色特征提取模块对待检印章字符图像进行颜色特征提取，得到印章字符图像的颜色特征图，将融合特征图和颜色特征图进行融合，确定所待检测印章字符图像中的字符目标，通过输出层输出融合后的特征图。
[0020]进一步的，所述步骤3中感受野增强模块采用多尺度卷积核构成多分支结构。
[0021]进一步的，所述步骤4中利用极坐标变换对检测结果进行水平矫正，包括如下步骤：
[0022]步骤4
‑
1：读取印章字符图像与字符区域坐标；
[0023]步骤4
‑
2：根据字符区域坐标截取印章字符图像；
[0024]步骤4
‑
3：利用极坐标变换对截取的印章字符图像进行水平矫正；
[0025]步骤4
‑
4：输出矫正后的印章字符图像。
[0026]进一步的，所述步骤5中字符识别编码器Transformer Encoder采用自注意力模型Vision Transformer得到印章字符图像的全局特征图，CNN神经网络对待识别的印章字符图像进行特征提取得到浅层特征图，使用特征融合模块CAFM进行全局特征图与浅层特征图的融合，得到融合特征图，字符识别解码器Transformer Decoder生成文本序列，经全连接层输出识别结果。
[0027]一种印章字符检测识别装置，包括采集模块、检测模块、识别模块、显示模块、数据库模块和计算机，所述计算机内设置检测模块、识别模块和数据库模块，采集模块连接计算机，计算机连接显示模块；
[0028]采集模块：包含相机与环形光源，用于实时采集印章字符图像；
[0029]检测模块：包含印章字符检测模型，用于检测印章图像中的字符区域；
[0030]识别模块：包含印章字符识别模型，用于识别印章图像中的文字；
[0031]显示模块：用于显示实时采集状态、检测结果图、识别结果图和识别的文字；
[0032]数据库模块：用于保存印章字符检测识别方法的数据和参数；
[0033]计算机设备：用于驱动印章字符图像采集输入装置和运行印章字符检测识别方法程序。
[0034]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0035]1)通过印章字符检测模型中的感受野增强模块，有效地提高了不同宽高比字符的检测精度，采用颜色特征提取模提取印章图像中红色特征信息，提高了模糊与残缺印章字符图像的检测精度；
[0036]2)建立印章字符识别模型，通过自注意力模型Vision Transformer获取全局特征图、CNN神经网络获取局部特征图，并行输入特征融合模块CAFM进行融合，以获得具有鲁棒性的特征，降低任意形状文本、模糊残缺字符对模型识别精度的影响；
[0037]3)有效地提高了印章字符的检测和识别准确率、印章字符审核效率，并能够较好应用于实际工作场景。
附图说明
[0038]图1是本专利技术的方法流程示意图。
[0039]图2是本专利技术所述初始化印章本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种印章字符检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：初始化印章的检测与识别；步骤2：利用图像采集模块对印章图像进行采集；步骤3：通过特征提取主干网络、感受野增强模块、特征融合网络、颜色特征提取模块和输出层建立印章字符检测模型，对所采集印章图像中字符进行检测；步骤4：利用极坐标变换对检测结果进行水平矫正；步骤5：通过补丁嵌入层Patch Embedding、特征融合模块CAFM、字符识别编码器Transformer Encoder、CNN神经网络和字符识别解码器Transformer Decoder建立印章字符识别模型，对矫正后的印章字符图像进行字符识别；步骤6：输出印章字符识别结果。2.根据权利要求1所述的一种印章字符检测识别方法，其特征在于，所述步骤1中初始化印章的检测与识别包括以下步骤：步骤1
‑
1：初始化已采集到的图像；步骤1
‑
2：初始化图像参数；步骤1
‑
3：加载印章字符检测模型参数，从数据库中读取并输入印章字符检测模型的权重参数和超参数，将参数加载到印章字符检测模型中；步骤1
‑
4：加载印章字符识别模型参数，从数据库中读取并输入印章字符识别模型的权重参数和超参数，将参数加载到印章字符识别模型中。3.根据权利要求1所述的一种印章字符检测识别方法，其特征在于，所述步骤3中所述的特征提取主干网络对待检印章字符图像进行特征提取，通过感受野增强模块对提取的特征图进行特征感受野增强，特征融合网络对已增强后的特征图进行逐层融合，得到待检印章字符图像的融合特征图，颜色特征提取模块对待检印章字符图像进行颜色特征提取，得到印章字符图像的颜色特征图，将融合特征图和颜色特征图进行融合，确定所待检测印章字符图像中的字符目标，通过输出层输出融合后的特征图。4.根据权利要求1所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：储茂祥，甘辉鑫，巩荣芬，安源，刘光虎，
申请(专利权)人：辽宁科技大学，
类型：发明
国别省市：