一种基于深度学习的OCR录入方法

本发明公开一种基于深度学习的OCR录入方法，属于计算机视觉和自然语言处理，该方法首先由输入模块接收原始图像文档，接着自适应图像预处理模块动态调整阈值并应用多种技术预处理图像和文字，多模态融合识别模块用CNN和LSTM进行特征提取与序列建模并融合数据，高精度手写体识别模块利用多模态特征数据结合相关网络学习手写风格与特征，再结合文本上下文识别字体，多阶段后处理模块用NLP技术纠错并比对，确保准确性，输出模块根据识别结果和纠错对比结果输出正确文本，不匹配则进入人工纠错模块，此方法通过各模块的协同作用，可提高识别准确率、降低错误率，如预处理提高图像质量，多模态融合提高准确度，多阶段后处理确保字体准确性等。