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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于改进Transformer的手写英文识别方法、系统，该方法包括获取手写英文图像，对该图像进行预处理，得到单词图像和单词图像文本标签；构建预设编码模块、预设解码模块和预设分析模块；利用预设编码模块得到视觉特征矩阵和语义特征矩阵；将视觉特征矩阵和语义特征矩阵对齐，输入预设解码模块，得到联合反向残差特征矩阵；将联合反向残差特征矩阵输入预设分析模块，获得预测概率分布，对预设编码模块、预设解码模块和预设分析模块进行调整；利用调整后的模块，选取每个英文字母类别中概率最高的标记作为手写英文识别的预测结果。本发明对手写英文图像进行双模态处理，完善了手写英文识别任务的处理，有效提高了手写英文识别的准确率。
主权项：1.一种基于改进Transformer的手写英文识别方法，其特征在于，包括：S1、获取手写英文图像；S2、对手写英文图像进行预处理，得到单词图像和单词图像文本标签；其中，单词图像文本标签包括单词图像的位置信息和文本内容；S3、构建预设编码模块、预设解码模块和预设分析模块；其中预设编码模块包括第一提取单元和第二提取单元，第一提取单元包括图像嵌入部分和12层的Transformer编码层，第二提取单元包括排列语言模型和多头注意力网络；预设解码模块包括多头注意力单元、反向残差局部特征提取单元；S4、利用第一提取单元，对单词图像进行图像特征提取，得到视觉特征矩阵；S5、利用第二提取单元，对单词图像文本标签进行排列语言建模，得到语义特征矩阵；S6、将视觉特征矩阵和语义特征矩阵对齐，输入到预设解码模块中，得到联合反向残差特征矩阵；S7、将联合反向残差特征矩阵输入到预设分析模块中，获得预测概率分布；S8、基于预测概率，对预设编码模块、预设解码模块和预设分析模块进行调整，利用调整后的模块，重复步骤S4-S7的内容，选取每个英文字母类别中概率最高的标记作为手写英文识别的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于改进Transformer的手写英文识别方法、系统
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