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0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。

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一种坐姿识别方法、系统和存储介质

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0本发明公开了一种坐姿识别方法、系统和存储介质，所述坐姿识别方法包括以下步骤：获取输入图像；通过神经网络在输入图像中识别人体区域；通过神经网络在人体区域中识别头部区域；计算人体区域和头部区域的比例；根据人体区域和头部区域的比例判断坐姿是否正确。本发明通过识别人体区域和头部区域等特征明显、识别准确率高的区域，并求算人体区域和头部区域之间的比例，从而判断坐姿是否正确，相对于现有技术，本发明具有更高的准确率。因此，本发明可以广泛应用于图像识别领域。

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