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本申请属于人工智能技术领域，本申请提供了一种基于概率校准的文字识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。本申请通过获取初始识别图像，并将初始识别图像输入至预设DARTS模型，对初始识别图像进行文字识别，得到初始识别图像所包含文字的校准参数，将初始识别图像输入至预设OCR模型，对初始识别图像进行文字识别，得到初始识别图像包含的文字对应的文字识别Logits概率化向量，根据校准参数，将文字识别Logits概率化向量进行概率校准并进行归一化处理，得到初始识别图像所包含文字的文字识别结果，通过增加文字识别概率的校准，能够解决识别错误率的校准问题，提高文字识别中字符预测的准确性。

本发明提供了一种基于字根的中文文字识别方法及系统，涉及文字识别技术领域，构建常用字字根集；获取包括有待识别汉字的待识别汉字图像；将待识别汉字图像输入到汉字识别模型中，识别待识别汉字图像中存在的字根，并根据待识别汉字图像中存在的字根与常用字字根集确定待识别汉字；本发明基于MAML算法以及ACE算法构建训练得到汉字识别模型，相较于传统的基于字根配合制定结构标签策略的方法，本发明所提出的方法可以减少一些复杂的处理步骤的同时，保证模型识别的准确率，使得模型具备了小样本学习以及不需要汉字结构标签便可准确识别的能力，并达到了高效识别且端化的目的。

本申请实施方式公开了一种文字图像处理方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序，其中的文字图像处理方法主要包括：获取包含有待处理文字图像中的文字的至少一个图像块；基于形态变换神经网络，获取所述图像块的图像块形态变换信息，所述图像块形态变换信息用于使所述图像块中的文字方向转变为预定方向；所述形态变换神经网络是利用具有形态变换标注信息的图像块样本训练获得的；根据所述图像块形态变换信息对所述待处理文字图像进行形态变换处理；对形态变换之后的待处理文字图像进行文字识别。本申请提供的技术方案有利于提高文字识别的准确率。

本公开实施例提供一种文字识别网络的训练方法、文字识别方法和装置，其中，文字识别网络的训练方法可以包括：对输入所述文字识别网络的文字图片样本进行特征提取，得到图片特征，所述文字图片样本中包括待识别的目标文字；基于所述图片特征，分别得到所述文字识别网络输出的所述目标文字的字符预测结果和类型预测结果；根据目标文字的字符预测结果和对应的字符标签值得到字符损失，并根据所述目标文字的类型预测结果和对应的类型标签值得到类型损失；基于所述字符损失和所述类型损失，调整所述文字识别网络的网络参数。本公开实施例提升了网络的鲁棒性和多语言文字识别的识别精度。

本发明公开了一种基于轻量神经网络的文字识别方法及识别装置，可以具有识别速度高、识别准确度高等特点，该方法包括：获取词典笔输入的初始待识别图像，并对所述初始待识别图像进行图像增强，获得第一待识别图像；所述待识别图像包含文字；对所述第一待识别图像进行预处理，获得第二待识别图像；获取已训练好的轻量文字识别模型，所述轻量文字识别模型用于识别图像中的文字；将所述第二待识别图像输入所述轻量文字识别模型中进行推理，获得所述第二待识别图像对应的词索引矢量；将所述词索引矢量与词典库中的文字进行匹配，获得文字识别结果。

本实用新型公开了一种可文字识别拍照装置，涉及光学文字识别设备领域，包括底座、电动伸缩杆、OCR处理箱、支撑架、相机底座，电动伸缩杆包括电动伸缩杆本体、横梁、基座以及转动环，电动伸缩杆本体一端与底座焊接，基座下表面与横梁焊接，转动环与电动伸缩杆本体旋转配合，横梁一端与转动环连接，OCR处理箱一表面与底座连接，支撑架与底座一侧表面焊接，相机底座包括相机底座本体以及滤光片盒，滤光片盒一表面与相机底座本体连接，本实用新型一种可文字识别拍照装置，通过转动环的设置，使得摄像头可以实现任意角度的转动，适应性更强，通过感光芯片的设置，使得拍摄的图像通透性、明锐度都很好，从而保证拍摄的清晰度获得更为清晰的物象。