CN109919014B - Ocr识别方法及其电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种OCR识别方法，包括步骤：获取业务方数据的待识别图像；将待识别图像输入通用OCR模版识别，得到待识别图像记载的文本信息及其对应的位置信息；其中，通用OCR模板包括检测模型和通用识别模型，通用识别模型通过业务方的各种业务类型的字段图像样本训练得到；将文本信息及其对应位置信息合成结构化识别数据。本申请还提供OCR识别电子设备。本申请的OCR识别方法及其电子设备，能高效快速通过通用OCR模板对待识别对象(例如合同、***、票据、证件等)的图像进行识别，生成结构化识别数据，完成光学字符到文本信息的识别。本申请中采用的通用OCR模板的训练时间短，适应性强，能适应多种不同的待识别对象，识别准确率高，识别过程整体效率高。
Description
技术领域
本申请涉及图像识别领域，更具体地，涉及一种OCR识别方法及其电子设备。
背景技术
OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)主要通过对载体上显示的光学字符进行识别，生成文本输出。以纸质文件的OCR识别为例，通过采集纸质文件上的印刷体得到的光学字符，对其进行识别，即可得到文本信息等数据。
现有技术中的OCR识别方法往往依赖于识别的对象的特点，进行个性化的模版定制，例如针对票据、报纸、教材等识别的对象，甚至针对不同字号、字体的光学字符识别，都需要重新定制相应的光学字符识别模板，才能采用特定的光学字符识别模板的进行识别。
现有技术的OCR识别方法中，定制光学字符识别模板的训练数据量很高，训练时间长，定制识别模板的效率低，很难转移到其他识别对象中应用，定制光学字符识别模板容易受字符变化等因素的影响，OCR识别方法应用的定制光学字符识别模板对对象的依赖性强，影响了OCR识别效率。
发明内容
鉴于上述问题，本申请提出了一种OCR识别方法及其电子设备，其能够解决训练时间长，定制识别模板的效率低，难以转移到其他识别对象中应用，定制光学字符识别模板容易受字符变化等因素的影响，定制光学字符识别模板对对象的依赖性强，影响了OCR识别效率的至少一种技术缺陷。
本申请提供一种OCR识别方法，包括：
获取业务方数据的待识别图像；
将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息；其中，所述通用OCR模板包括检测模型和通用识别模型，所述通用识别模型通过业务方的各种业务类型的字段图像样本训练得到；
将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据。
在一种实施例中，所述的OCR识别方法还包括：
从业务方数据中确定业务方处理的各个业务类型；
根据各个业务类型分别获取对应的样本；
利用所述样本训练得到通用识别模型。
在一种实施例中，所述利用所述样本训练得到通用识别模型的步骤，包括：
提取所述样本中训练图像所记载文本信息的文字特征信息；
获取文字特征信息对应的训练文本信息，分析文字特征信息与训练文本信息之间的对应关系，得到映射信息；
根据所述映射信息构建通用识别模型。
在一种实施例中，所述将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息的步骤之前，还包括：
获取预标注字段子图像位置的训练图像；
提取所述文本信息的位置特征信息，根据所述位置特征信息构建所述检测模型。
在一种实施例中，所述提取所述文本信息的位置特征信息，根据所述位置特征信息构建所述检测模型的步骤，包括：
根据文本信息的行高信息对用于训练检测模型的训练图像进行分割，得到训练子图像；
将所述训练子图像输入全连接网络模型，通过识别字符数据库中的字符，计算得到在训练子图像的置信度；
根据训练子图像的置信度生成文本信息的长度信息；
将所述文本信息的行高信息和长度信息生成文本信息的位置特征信息；
根据所述位置特征信息构建所述检测模型。
在一种实施例中，所述将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据的步骤之后，所述的OCR识别方法还包括：
对所述结构化识别数据进行准确性评估，得到识别准确率；
根据识别准确率调整通用OCR模版的模型参数，生成调整后的通用OCR模版。
在一种实施例中，所述将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据的步骤之后，所述的OCR识别方法还包括：
验证所述结构化识别数据是否符合验证条件；
若是，输出所述结构化识别数据；
若否，将所述结构化识别数据中不符合验证条件的文本信息对应的待识别图像，输入调整后的通用OCR模版中进行重新识别。
在一种实施例中，将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息的步骤之后，当通过通用OCR模版得到多段所述文本信息时，所述的OCR识别方法还包括：根据检测模型识别得到多段文本信息在待识别图像上的相对位置，将多段文本信息依序拼合。
在一种实施例中，根据检测模型识别得到多段文本信息在待识别图像上的相对位置，将多段文本信息依序拼合的步骤之后，所述的OCR识别方法还包括：根据多段文本信息在图像信息上的相对位置，调整通用OCR模版的检测模型中的定位间距参数。
本申请还提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行上述任一实施例的所述OCR识别方法的步骤。
本申请还提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行上述任一实施例的所述OCR识别方法。
相对于现有技术，本申请提供的方案——OCR识别方法及其电子设备，通过获取业务方数据的待识别图像；将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息；其中，所述通用OCR模板包括检测模型和通用识别模型，所述通用识别模型通过业务方的各种业务类型的字段图像样本训练得到；将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据的技术方案，能够高效快速地通过通用OCR模板对待识别对象(例如是合同、***、票据、证件等对象)的图像进行识别，生成结构化识别数据，完成光学字符到文本信息之间的识别。本申请中采用的通用OCR模板的训练时间短，适应性强，能够适应多种不同的待识别对象，识别准确率高，整体的效率高。
本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出本申请实施例中OCR识别方法的方法流程图；
图2示出本申请实施例中所述OCR识别方法识别的***样本的示意图；
图3示出本申请中根据业务类型训练通用识别模型的方法流程示意图；
图4示出本申请实施例中构建通用识别模型的方法流程示意图；
图5示出本申请根据预标注字段子图像训练检测模型的方法流程示意图；
图6示出本申请根据行高信息、长度信息生成检测模型的方法流程示意图
图7示出本申请中根据识别准确率调整模型参数的方法流程示意图；
图8示出本申请验证结构化识别数据是否符合验证条件的流程示意图；
图9示出本申请实施例中OCR识别方法识别的合同样本的示意图；
图10示出本申请实施例提供的终端相关的部分结构的框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如S1、S21等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参考图1，图1示出图1示出本申请实施例中OCR识别方法的方法流程图。其中，OCR是指光学字符识别，所述OCR识别方法包括：
步骤S11：获取业务方数据的待识别图像。
本申请中的OCR识别方法可以应用到OCR模版开发的过程中，用于开发通用型OCR识别模版。在上述过程中，业务方是指需要OCR模版的一方。待识别图像是指OCR识别方法的待识别对象通过拍照、扫描等方式获得的图像信息。通过OCR识别方法将待识别图像上以光学字符记载的文字信息转化为文本信息输出。
步骤S12：将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息；其中，所述通用OCR模板包括检测模型和通用识别模型，所述通用识别模型通过业务方的各种业务类型的字段图像样本训练得到；
在上述识别的过程中，将待识别图像输入通用OCR模版进行识别，通用OCR模版中包括检测模型和通用识别模型。其中，检测模型识别对应文本信息的位置并将待识别图像对应位置截取后，转至通用识别模型进行文本识别。
步骤S13：将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据。
在上述过程中，检测模型识别对应文本信息的位置时，对应匹配该文本信息的位置的结构化信息。结构化信息可以是文本信息的类别、分类、特点等等信息，在一些场景中结构化信息可以是身份证号、邮编、***、识别码等等用于提示对应文本内容种类的信息。相应地，通用识别模型识别得到文本信息，根据前述结构化信息与文本信息相结合，生成结构化数据。
为了更好地展示本申请的技术方案，在下文将以一个具体的场景和识别对象结合解释本方案。请参考图2，图2中展示了OCR识别方法识别的***样本的待识别图像。应用本申请的方法，对***样本进行识别：
首先，从业务方处获取业务方数据中***样本的待识别图像，如图2。
其后，将***样本的待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息。
其中的过程包括：
通用OCR模板的检测模型识别得到***样本中的“纳税识别号”所在的区域A，就是对应的位置信息。检测模型将“纳税识别号”所在区域A对应的图像(可以称为“待识别子图像”)截取并发送至通用识别模型；
通用OCR模板的通用识别模型识别得到***样本中纳税识别号A所在区域对应的图像，通过光学字符与文字之间的映射关系的识别得到文本信息“12345”。通用OCR模板还可以将文本信息和根据位置信息匹配得到的结构化信息输出得到结构化数据。例如在本例中，通用OCR模板可以根据在***样本中的区域A的位置信息，匹配得到相应的“纳税识别号”的结构化信息，将得到的文本信息“12345”和结构化信息“纳税识别号”合成结构化识别数据“纳税识别号：12345”输出。
上述OCR识别方法，相对于采用传统的OCR识别模型的现有技术，现有技术中需要大量的数据用于训练用于定位和文本识别的模型，而且每次更换一种识别对象都需要重新训练用于定位和文本识别的模型。此时需要的用于训练的数据量很大和训练时间很长，严重制约了OCR识别的效率。本申请的技术方案由于采用通用OCR模板可以对大多数光学字符实现光学信息到文本信息之间的转化，不需要针对每一种待识别对象都进行训练。因此在建立通用OCR模板时，可以继续沿用已经训练的通用识别模型，而不需要单独对通用识别模型进行额外的训练，节省了训练时间，降低了训练数据量的要求，更快速形成OCR识别的模板，最终提升OCR识别的整体的效率。
请参考图3，为了更好实现OCR识别，提升识别效果，本实施例还提供一种技术方案，用于训练所述通用识别模型，所述OCR识别方法还包括：
步骤S31：从业务方数据中确定业务方处理的各个业务类型。
在上述过程中，对来自业务方的业务方数据确定业务类型的分类。业务类型主要是指识别对象的类型或者与业务方业务相关的类型，例如是***识别业务、证件识别业务、课本识别业务、包装识别业务或者说明书识别业务。
步骤S32：根据各个业务类型分别获取对应的样本。
根据不同的业务类型获取对应业务类型的样本，每一种业务类型都提供相应的样本数量。为了更好地训练通用识别模型，可以根据业务类型的比例相应调整样本中各个业务类型对应样本的占比。
例如，当业务方的***识别事项达到50％，合同识别事项达到30％，报销单识别事项达到20％。此时，样本中的待识别图像可以来源于50％的***样本，30％的合同样本，20％的报销单样本。
步骤S33：利用所述样本训练得到通用识别模型。
上述的各个业务类型的样本用于训练通用识别模型，不同业务类型的样本可以令训练得到的通用识别模型对不同业务类型的待识别对象的光学字符进行有效的识别。
为了进一步节省训练的时间，本实施例还提供一种技术方案，在训练通用识别模型之前还可以获取在其他业务类型中应用的识别模型，并采用不同业务类型的样本对该识别模型进行适应性训练，得到通用识别模型。当然，在一些场景下该识别模型本身就具有较高的识别率时，可以测试对不同业务类型的样本的识别率，当识别率达到识别阈值时，可以采用该识别模型作为通用识别模型。
请参考图4，为了更进一步训练更好的通用识别模型，提升通用识别模型的识别准确性，本申请实施例中还提供一种OCR识别方法，其中利用所述样本训练得到通用识别模型的步骤S33，包括：
步骤S41：提取所述样本中训练图像所记载文本信息的文字特征信息。
在上述过程中，样本的训练图像记载的文本信息提取的文字特征信息。文字特征信息指的是可以反映文本信息的载体——字体本身的特征信息。由于在同一训练图像中可能存在多段文本信息，如果这些文本信息的字体都相同，也就是具有同样的文字特征信息时，可以同时提取。当同一训练图像中存在多段文本信息且字体不相同，此时需要截取或者标注特定的文本信息。根据不同字体的特点，将文本信息的字体的特点除去，仅保留字体本身用于表示外形的特征信息，也就是文字特征信息。
请参考图2中，当***样本作为训练图像用于构建通用识别模型时，区域A的“纳税识别号”的相关内容可以是以楷体四号字体并以光学字符显示，区域B的“单位名称”可以是以黑体小四号字体并以光学字符显示时，此时需要提取文本信息对应的光学字符，滤去与黑体、楷体相关的字体特征，将字号根据光学字符占据的面积大小按照比例缩小或放大至合适的比例。进一步，在同一展示比例和滤去字体特征后，得到文字以光学字符排布的特征就是文字特征信息。
同样的字体在行书、楷书、黑体等字体的展示下，光学字符都会有区别。即使是相同的文本内容以同样的字体展示，在不同的字号、光学采集条件、环境条件下都会有所区别。因此，本申请的实施例还提供一种方案，通过提取文本信息中每一个字的主体结构作为字体特征信息。提取文本信息中每一个字的主体结构时，将滤去一些对识别确认文字作用较低的光学字符，例如是笔锋、笔画收尾、笔画粗细等特征。
步骤S42：获取文字特征信息对应的训练文本信息，分析文字特征信息与训练文本信息之间的对应关系，得到映射信息。
根据文字特征信息意义对应的文本信息，根据两者之间的关系，得到文字特征信息与训练文本信息之间的映射关系。
步骤S43：根据所述映射信息构建通用识别模型。
根据反映字体特征信息与文本信息之间的映射关系的映射信息构建得到通用识别模型。
通过提取上述反映文字主体特征的文字特征信息构建的通用识别模型能够有效识别不同字体、不同字号的文本信息。
请参考图5，为了得到检测字段位置效果更优的检测模型，提升检测模型的识别准确性，本申请实施例中还提供一种OCR识别方法。其中，将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息的步骤S12，包括：
步骤S51：获取预标注字段子图像位置的训练图像。
以图2中的***样本作为训练图像时，预先在***样本上标注字段子图像的位置，例如是图2中的“纳税识别号”区域A和“单位名称”区域B。
步骤S52：提取所述文本信息的位置特征信息，根据所述位置特征信息构建所述检测模型。
根据上述区域A、区域B以及其他区域在图像上的相对距离、边距等等因素提取得到上述“纳税识别号”和“单位名称”对应内容的文本信息所在的位置特征信息。
由于不同识别对象中文本信息对应的位置特征都不尽相同，检测模型需要根据不同的待识别对象进行训练或者构建。检测模型用于识别待识别对象中文本信息所在的位置和截取对应位置的图像。
待识别对象中的文本信息的长度往往都不一致，例如图2中的区域B的“单位名称”的文本信息的长度可以不同，此时将会影响检测模型截取待识别图像的区域或长度。请参考图2中的***样本中，记载“纳税识别号”的区域A与记载***“票头”的区域C的文本信息的长度不一致。
为此请参考图6，本申请的实施例还提供一种技术方案，用于训练变长的识别范围的检测模型以便于识别不同面积和不同形状的显示区域，所述OCR识别方法中的提取所述文本信息的位置特征信息，根据所述位置特征信息构建所述检测模型步骤S52包括：
步骤S61：根据文本信息的行高信息对用于训练检测模型的训练图像进行分割，得到训练子图像。
在上述过程中，行高信息可以通过输入获取的方式得到。更进一步，为了提升效率，可以通过光学字符的排布确定行间距，再根据行间距确定行高的技术方案，提取样本中的行高信息。为了更好地解释本实施例，当图2中的***样本作为训练检测模型的样本时，本申请中的技术方案可以是对各个文本信息展示区域的光学字符进行区域化识别。例如是对“纳税识别号”的区域A中的光学字符通过提取边缘线，将光学字符边缘线向外拓展设定的边距，就可以得到相应区域A中文本信息的行高信息。
根据上述方法得到的行高信息对训练图像(也就是图2中的***样本)进行分割将若干展示区域分割为多个训练子图像，以区域A为例，区域A中有光学字符的图像分割为若干小的片段，即生成区域A的训练子图像。
步骤S62：将所述训练子图像输入全连接网络模型，通过识别字符数据库中的字符，计算得到在训练子图像的置信度。
得到区域A对应的训练子图像后，将上述区域A的多个训练子图像输入全连接网络模型输出一维的向量。根据这些一维的向量，在通过识别字符数据库中的字符的匹配，计算对应训练子图像的置信度。置信度表明训练子图像中的光学字符与识别字符数据库中的字符之间的匹配可能性，一定概率范围内可以认为对应训练子图像存在识别字符数据库中的相应字符。其中，全连接网络模型可以通过神经卷积网络算法构建。
步骤S63：根据训练子图像的置信度生成文本信息的长度信息。
在上述过程中，根据多个训练子图像的置信度可以确定文本信息的长度信息。换而言之，在行高信息确定的情况下，根据多个训练子图像的置信度所指示多个训练子图像中存在具有识别字符数据库中的字符特性的训练子图像，得到区域A的长度信息。简单来说，通过识别字符数据库中的字符匹配得到区域A中多个训练子图像手否具有可识别字符的信息。步骤S63通过训练子图像置信度得到的长度信息，可以将图2***样本中“货物信息”区域E和“税额”区域F及两者之间存在可识别光学字符的“货物数量”和“货物价格”的区域区分开。
步骤S64：将所述文本信息的行高信息和长度信息生成文本信息的位置特征信息。
综合文本信息的行高信息和长度信息就能够确定文本信息的位置特征信息，文本信息的位置特征信息能够指示区域A位置和范围。
步骤S65：根据所述位置特征信息构建所述检测模型。
根据***样本和需要提取文字信息的区域A的位置特征信息以及两者之间的映射关系，构建检测模型。当然，在上述过程中还需要通过与***样本同类的训练图像进一步训练，直到检测模型的检测准确率达到预设的要求。
在一些情况下，例如是“脚注”的区域D，由于区域D比较靠近样本的边缘区域，此时可以只对区域D上方进行光学字符边缘线的识别，可以降低运算量，快捷地确定相应区域。
在一些情况下，例如是区域D的文本信息比较紧凑，文本信息内部没有较大的空隙，相应的光学字符也会比较紧凑，此时也可以通过区域D两端的光学字符边缘线确定区域D的范围，此时可以直接得到区域D的位置特征信息。但是，如果出现图2的***样本中的记载“货物信息”区域E至记载“税额”的区域F之间比较紧凑的情形时，直接提取光学字符边缘线可能会将区域E和区域F以及两者之间的展示区域都并为一个区域。因此，本实施例中通过上述步骤S61至步骤S65的方案可以克服这个问题。
为了实现更好的识别准确率和识别精度，本实施例中提供一种准确性评估和对应调整模型参数的技术方案。请参考图7，OCR识别方法中，所述将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据的步骤S13之后，还包括：
步骤S71：对所述结构化识别数据进行准确性评估，得到识别准确率。
根据上述情形，计算结构化识别数据的识别准确率。识别准确率可以根据多张待识别图像输出的结构化识别数据进行评估。
步骤S72：根据识别准确率调整通用OCR模版的模型参数，生成调整后的通用OCR模版。
根据上述识别准确率调整通用OCR模版的模型参数。其中可以根据识别准确率调整通用识别模型的相关识别参数，此时可以采用神经卷积网络算法，在识别的过程中进一步优化通用OCR模版中的通用识别模型。根据参数优化后的通用识别模型与检测模型生成新的通用OCR模版。后续的OCR识别采用新的通用OCR模版。
为了验证所述OCR识别方法结构化识别数据的识别准确率和识别精度，本实施例中提供一种验证的技术方案。请参考图8，OCR识别方法中，所述将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据的步骤S13之后，还包括：
步骤S81：验证所述结构化识别数据是否符合验证条件。
步骤S82：若否，将所述结构化识别数据中不符合验证条件的文本信息对应的待识别图像，输入调整后的通用OCR模版中进行重新识别。
步骤S83：若是，输出所述结构化识别数据。
通过验证公式或者联合验证的方式，验证所述结构化识别数据是否符合验证的条件。在得到结构化识别数据后，以结构化识别数据“纳税识别号：12345”为例。可以通过人工识别或者通过对应结构化识别数据的校验公式进行校验。
再举一个例子，当识别得到的结构化识别数据是“身份证号:4401*11999****2459”(为了规避隐私权风险，某些位置的数据使用“*”遮蔽，而此处在实际识别场景中存在相应数字)时，可以通过身份证号的校验公式得到上述结构化识别数据是否识别准确。校验的内容包括结构化识别数据的数字位数、结构、末尾校验码等等。
此外，结构化识别数据还可以相应结合其他类型的结构化识别数据进行联合校验，例如结构化识别数据中“身份证号:4401*11999****2459”与“户籍所在地：广东省广州市天河区……”，此时可以判断结构化识别数据中身份证号的前四位识别是准确的，可以执行步骤S83。
如果结构化识别数据不符合验证条件那么执行步骤S82，将待识别图像输入上述经过调整的通用OCR模版中进行二次识别。更进一步，还可以通过继续检验的方式，直到识别准确率达到要求，否则继续调整相应的模型参数。
当通过通用OCR模版得到多段所述文本信息时，为了得到结构化和可读性更强的结构化识别数据，本实施例提供的OCR识别方法中，将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息的步骤S12之后，还包括：根据检测模型识别得到多段文本信息在待识别图像上的相对位置，将多段文本信息依序拼合。
在上述过程中，当待识别图像通过通用OCR模版识别得到多段文本信息时，根据文本信息出现的具***置将多段文本信息依序拼合。以图2中的***样本作为示范性举例，当“货物信息”的区域E中存在多段货物信息时，例如是某用户购买了水果时开具的***，购买了苹果、香蕉和雪梨。此时用户开具的纸质***就是待识别对象，对用户购买水果开具的***图像输入通用OCR模板，在区域E得到三段对应的文本信息——“苹果、香蕉、雪梨”。此时根据上述三段对应文本信息的相对位置拼合，在本例中分三行将文本信息根据相对位置的结构化信息以结构化的形式展示。例如，根据识别得到的文本信息和对应结构化信息，拼合成***样式进行展示。除此之外，根据图2中识别的若干项目也可以作为多段文字信息，通用OCR模板根据其相对位置在结构化的***模板中进行拼接和展示。本实施例还提供一种方案，当通用OCR模板识别到无法相应以文字展示的信息时，例如是图2的***样本中的“签章”区域H中记载某单位的公章信息，上述的通用OCR模板可以采集区域H的图像信息，并将其矢量化，生成签章矢量图。在拼接和展示时，将签章矢量图拼接到上述***模板中。在另一种常用的场景中，当通用OCR模板识别到无法相应以文字展示的信息时，例如是图2的***样本中的“密码区域”区域G中记载的密码信息，该密码以二维码形式展示。上述的通用OCR模板可以采集区域G的图像信息，并通过识别二维码的方式得到相应的密码信息。在拼接和展示时，将密码信息以明文或者反向生成条码的方式，将密码信息拼接到上述***模板中。
为了调整生成根据多段文本信息在待识别图像上的相对位置依照顺序拼合时的位置偏差，本实施例在上述方案的基础上还提供一种OCR识别方法，其中在根据检测模型识别得到多段文本信息在待识别图像上的相对位置，将多段文本信息依序拼合的步骤之后，还包括：根据多段文本信息在图像信息上的相对位置，调整通用OCR模版的检测模型中的定位间距参数。
仍以上述例子作为解释的基础，根据多段文本信息“苹果、香蕉、雪梨”在图像信息的相对位置，重新确定多段文本信息之间的行距、同行文字之间的间距信息。根据间距信息调整通用OCR模版中检测模型的定位间隔参数。其中，定位间隔参数可以用于检测模型在识别待识别图像时，定位文本信息中每一个字之间的间隔以及多段文本信息之间的行距，便于检测模型截取相应的图像信息。在上述过程中，间距信息可以通过识别的文本信息在显示字号、相同行距、单字间隔相同的情况下，比较识别的相应字段的显示区域，进而得到间隔信息。
本实施例还相应提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行上述任一项实施例所述OCR识别方法的步骤。
本实施例除了上述用于示例性识别图2中***样本的用途，还可以识别合同、票据、证件等待识别对象。为了更好解释本申请的技术方案，本实施例现结合图9的合同样本的待识别图像进行进一步解释。
请结合图1和图9，上述的OCR识别方法包括：
步骤S11：获取业务方数据的待识别图像。
获取业务方数据中合同样本的待识别图像，待识别图像的获取方式可以是通过扫描或者拍照等方式获得待识别图像。
步骤S12：将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息；其中，所述通用OCR模板包括检测模型和通用识别模型，所述通用识别模型通过业务方的各种业务类型的字段图像样本训练得到。
在上述过程中，将合同样本的待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到合同样本的待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息。其中，识别合同样本的通用OCR模板中的检测模型需要利用业务方提供的业务方数据进行训练，业务方数据中包括与合同样本同类型的训练图像作为训练的对象。利用与合同样本同类型的训练图像作为训练的对象，训练得到的检测模型能够根据合同样本中文本信息的位置截取相应的待识别子图像，以供通用识别模型进行光学字符到文本信息的识别。本申请中，针对不同的待识别对象，只需要重新训练检测模型，而通用识别模型可以不需要重复训练。例如，在识别合同样本前，只需要相应训练检测模型，而通用识别模型可以采用识别***样本时通用OCR模板中的通用识别模型。
在上述过程中，通用OCR模板通过识别合同样本中的“合同名称”区域I、“当事人信息”区域J、“合同正文”区域K、“签章信息”区域L、“落款与日期”区域M等区域的待识别子图像，得到相应的文本信息。其中，包括两个过程：首先，通用OCR模板中的检测模型将通过预先训练的映射关系，检测得到“合同名称”区域I、“当事人信息”区域J、“合同正文”区域K、“签章信息”区域L、“落款与日期”区域M的相对位置的位置信息，并截取相应区域的待识别子图像；其后，通用OCR模板中的通用识别模型识别上述“合同名称”区域I、“当事人信息”区域J、“合同正文”区域K、“签章信息”区域L、“落款与日期”区域M的待识别子图像中的光学字符，并根据光学字符和文字之间的映射关系，最终识别得到待识别子图像对应的文本信息。通用OCR模板中还可以根据每个区域的相对位置匹配结构化信息，这些结构化信息可以是“合同名称”、“当事人信息”、“合同正文”、“签章信息”、“落款与日期”等与识别区域相对应的信息。
步骤S13：将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据。
根据上述通用OCR模板识别得到的文本信息及其对应的位置信息生成结构化识别数据。其中，检测模型得到待识别的合同样本中的各个展示区域的相对位置生成与图9中合同样本对应的合同模板。此时，将文本信息根据位置信息中对应的位置写入合同模板中，生成结构化识别数据。
此外，还可以通过通用OCR模板匹配得到的结构化信息，结合识别得到的文本信息及其对应位置信息生成结构化识别数据。
本实施例还提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行上述任一实施例的所述OCR识别方法的步骤。
本申请的实施例提供的电子设备，如图10所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point ofSales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备，以终端为手机为例：
图10示出的是与本申请实施例提供的终端相关的手机的部分结构的框图。参考图10，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路1010、存储器1020、输入单元1030、显示单元1040、传感器1010、音频电路1060、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块1070、处理器1080、以及电源1090等部件。本领域技术人员可以理解，图10中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图10对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路1010可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1080处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路1010包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路1010还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯***(GlobalSystem of Mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet RadioService，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。
存储器1020可用于存储软件程序以及模块，处理器1080通过运行存储在存储器1020的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1020可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器1020可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元1030可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1030可包括触控面板1031以及其他输入设备1032。触控面板1031，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1031上或在触控面板1031附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板1031可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1080，并能接收处理器1080发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1031。除了触控面板1031，输入单元1030还可以包括其他输入设备1032。具体地，其他输入设备1032可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元1040可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1040可包括显示面板1041，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1041。进一步的，触控面板1031可覆盖显示面板1041，当触控面板1031检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1080以确定触摸事件的类型，随后处理器1080根据触摸事件的类型在显示面板1041上提供相应的视觉输出。虽然在图10中，触控面板1031与显示面板1041是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1031与显示面板1041集成而实现手机的输入和输出功能。
手机还可包括至少一种传感器1050，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1041的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板1041和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路1060、扬声器1061，传声器1062可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1060可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1061，由扬声器1061转换为声音信号输出；另一方面，传声器1062将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1060接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1080处理后，经RF电路1010以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器1020以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1070可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图10示出了WiFi模块1070，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器1080是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1020内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1020内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器1080可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器1080可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1080中。
手机还包括给各个部件供电的电源1090(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理***与处理器1080逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在本申请实施例中，该终端所包括的处理器1080还具有以下功能：
获取业务方数据的待识别图像；
将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息；其中，所述通用OCR模板包括检测模型和通用识别模型，所述通用识别模型通过业务方的各种业务类型的字段图像样本训练得到；
将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置(电子设备)实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
本实施例还提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行上述任一实施例的所述OCR识别方法。
在本申请的OCR识别方法及其电子设备，通过获取业务方数据的待识别图像；将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息；其中，所述通用OCR模板包括检测模型和通用识别模型，所述通用识别模型通过业务方的各种业务类型的字段图像样本训练得到；将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据的技术方案，能够高效快速地通过通用OCR模板对待识别对象(例如是合同、***、票据、证件等对象)的图像进行识别，生成结构化识别数据，完成光学字符到文本信息之间的识别。本申请中采用的通用OCR模板的训练时间短，适应性强，能够适应多种不同的待识别对象，识别准确率高，整体的效率高。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上对本申请所提供的一种电子设备进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本申请实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (8)
1.一种OCR识别方法，OCR是指光学字符识别，其特征在于，包括：
获取业务方数据的待识别图像；
将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息；其中，所述通用OCR模版包括检测模型和通用识别模型，所述通用识别模型通过业务方的各种业务类型的字段图像样本训练得到；
将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据；
所述将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息的步骤之前，还包括：
获取预标注字段子图像位置的训练图像；
提取所述文本信息的位置特征信息，根据所述位置特征信息构建所述检测模型；
所述提取所述文本信息的位置特征信息，根据所述位置特征信息构建所述检测模型的步骤，包括：
根据文本信息的行高信息对用于训练检测模型的训练图像进行分割，得到训练子图像；
将所述训练子图像输入全连接网络模型，通过识别字符数据库中的字符，计算得到在训练子图像的置信度；
根据训练子图像的置信度生成文本信息的长度信息；
将所述文本信息的行高信息和长度信息生成文本信息的位置特征信息；
根据所述位置特征信息构建所述检测模型。
2.根据权利要求1所述的OCR识别方法，其特征在于，还包括：
从业务方数据中确定业务方处理的各个业务类型；
根据各个业务类型分别获取对应的样本；
利用所述样本训练得到通用识别模型。
3.根据权利要求2所述的OCR识别方法，其特征在于，所述利用所述样本训练得到通用识别模型的步骤，包括：
提取所述样本中训练图像所记载文本信息的文字特征信息；
获取文字特征信息对应的训练文本信息，分析文字特征信息与训练文本信息之间的对应关系，得到映射信息；
根据所述映射信息构建通用识别模型。
4.根据权利要求1所述的OCR识别方法，其特征在于，所述将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据的步骤之后，还包括：
对所述结构化识别数据进行准确性评估，得到识别准确率；
根据识别准确率调整通用OCR模版的模型参数，生成调整后的通用OCR模版。
5.根据权利要求4所述的OCR识别方法，其特征在于，所述将所述文本信息及其对应的位置信息合成结构化识别数据的步骤之后，还包括：
验证所述结构化识别数据是否符合验证条件；
若是，输出所述结构化识别数据；
若否，将所述结构化识别数据中不符合验证条件的文本信息对应的待识别图像，输入调整后的通用OCR模版中进行重新识别。
6.根据权利要求1所述的OCR识别方法，其特征在于，将所述待识别图像输入通用OCR模版进行识别，得到待识别图像上记载的文本信息及其对应的位置信息的步骤之后，当通过通用OCR模版得到多段所述文本信息时，还包括：根据检测模型识别得到多段文本信息在待识别图像上的相对位置，将多段文本信息依序拼合。
7.根据权利要求6所述的OCR识别方法，其特征在于，根据检测模型识别得到多段文本信息在待识别图像上的相对位置，将多段文本信息依序拼合的步骤之后，还包括：根据多段文本信息在图像信息上的相对位置，调整通用OCR模版的检测模型中的定位间距参数。
8.一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中，所述处理器被配置为执行权利要求1～7任一项所述OCR识别方法的步骤。
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