摘要
本发明公开了一种用于中医古籍医案的文字检测识别方法,属于中医古籍医案数字化处理、深度学习与计算机视觉领域,包括:古籍医案图像采集与预处理,获取清晰的古籍医案图像;数据集划分,分为文字检测数据集和文字识别数据集;文字区域检测定位,识别图像中可能包含文字的区域;文字书写体分类,基于深度学习方法对检测到的文字区域分类,区分手写体和印刷体;文字内容识别,从检测的文字区域中进一步识别出有效的文字内容;整体检测识别结果,对效果评估。本发明能显著提高中医古籍医案文字的检测和识别的准确率,特别是通过书写体分类优化特征提取策略,进一步提升识别精度,为中医古籍医案数字化和归集提供技术支持。
技术关键词
文字检测识别方法
文字区域检测定位
OpenCV计算机视觉
深度学习框架
字符
文本
图像
数据
笔画特征
退火策略
验证检测模型
场景文字识别
图片采集设备
检测分类模型
识别标签
文字识别算法
特征金字塔网络
多尺度特征提取
印刷体
识别模型训练
系统为您推荐了相关专利信息
协议
文本编辑器
参数提取方法
命名实体识别
模板
反无人机
图像
检测损失
深度学习框架
特征提取网络
大语言模型
智能问答方法
文本
结构化查询语言
智能问答系统
图像识别模型
多尺度特征
低光照图像增强
全局特征提取
图像增强网络