基于特征融合的文本识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
Jo****34
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基于特征融合的文本识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能领域,公开了基于特征融合的文本识别方法、装置、设备及存储介质,用于提高文本识别的准确率。调用预置的神经网络组对待识别医疗图像进行特征提取,生成医疗局部特征图像和医疗全局特征图像,并调用预置的加权求和函数对所述医疗局部特征图像和所述医疗全局特征图像进行特征融合,生成目标医疗融合特征图像;调用预置的双向双层循环神经网络对所述目标医疗融合特征图像进行字符集提取,生成医疗分类字符集,并基于医疗分类字符集与预置的时序分类算法进行对齐解码,生成目标医疗文本。此外,本发明还涉及区块链技术,待识别医疗图
文本识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种文本识别方法、装置、设备及存储介质,属于人工智能技术领域。所述方法包括:获取目标文本;确定目标文本中文本字符对应的字符特征信息和词语特征信息;对字符特征信息和词语特征信息进行特征融合处理,得到文本字符对应的字词联合特征信息;基于字词联合特征信息,对目标文本进行实体识别处理,得到目标文本对应的文本识别结果。本申请实施例提供的技术方案中,通过对文本字符对应的字符特征和词语特征进行融合,可得到文本字符对应的字词联合特征,再对字词联合特征进行实体识别,有效提升命名实体识别准确率,得到准确的文本识别
基于脉搏特征的脉象识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明公开一种基于脉搏特征的脉象识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取当前脉搏周期对应的待测脉搏波;对当前脉搏周期对应的待测脉搏波进行特征提取,获取至少一个待测脉搏特征;采用预先设置的对立脉象的脉象表征分析策略,对至少一个待测脉搏特征进行分析,获取第一脉象对应的第一目标特征分值和第二脉象对应的第二目标特征分值,第一脉象和第二脉象为对立脉象中的两个脉象;获取第一目标特征分值和第二目标特征分值中的较大特征分值,将较大特征分值对应的第一脉象或第二脉象,确定为当前脉搏周期对应的当前脉象;根据目标诊断时长
基于人体多特征的摔倒识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及一种基于人体多特征的摔倒识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取待识别视频,将所述待识别视频输入至预设的视频识别模型中;其中,所述待识别视频中包括目标人物;基于所述视频识别模型获取所述目标人物的骨骼关键点的位置数据;基于骨骼关键点的位置数据,判定所述目标任务是否处于摔到状态。本申请实施例通过预先设置的模型确定待识别视频中不同帧图像之间的骨骼关键点之间的差值,确定目标人物是否处于摔倒状态,并且能够有效区分躺下和摔倒两种不同的状态,提高识别的准确性。
文本识别方法、系统、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及一种文本识别方法、系统、装置、设备及存储介质。文本识别方法,该方法包括:获取目标识别区域的至少两张待识别图像,其中,每两张待识别图像的图像采集时刻相同,且每两张待识别图像的图像采集方位不同;分别对每一张待识别图像进行文本识别,获得每一张待识别图像分别对应的子识别结果;融合每一个子识别结果,获得目标识别区域对应的文本识别结果。本发明用以解决现有技术中文本识别结果准确性较低的缺陷。