CN110458184B - 光学字符识别辅助方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种光学字符识别辅助方法、装置、计算机设备及存储介质，所述光学字符识别辅助方法包括：获取操作用户发送的待识别的目标图片；使用光学字符识别工具对目标图片中的字符信息进行字符识别，得到识别结果及识别结果对应的可信度；将可信度与预设阈值进行比较；若可信度大于等于预设阈值，则将可信度对应的识别结果确定为目标结果；若可信度小于预设阈值，则对可信度对应的识别结果进行预处理，以确定目标结果；将目标结果作为光学字符识别结果发送给操作用户。本发明的技术方案实现对光学字符识别结果进行辅助校验，进一步提高光学字符识别的准确性，保证操作用户的工作效率。

Description

光学字符识别辅助方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种光学字符识别辅助方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指通过AI算法对图像中的文字进行识别。但由于目前的算法处理能力有限，往往识别出来的结果准确性无法达到100％或者达到使用者的需求，如果将OCR识别结果原封不动的作为参考答案发放给用户进行校验，会存在识别结果不准确的情况，从而影响用户的工作效率。

发明内容

本发明实施例提供一种光学字符识别辅助方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决OCR识别不准确，影响用户工作效率的问题。

一种光学字符识别辅助方法，包括：

获取操作用户发送的待识别的目标图片，其中，所述目标图片包括字符信息；

使用光学字符识别工具对所述目标图片中的字符信息进行字符识别，得到识别结果及所述识别结果对应的可信度；

将所述可信度与预设阈值进行比较；

若所述可信度大于等于预设阈值，则将所述可信度对应的所述识别结果确定为目标结果；

若所述可信度小于预设阈值，则对所述可信度对应的所述识别结果进行预处理，以确定目标结果；

将所述目标结果作为光学字符识别结果发送给所述操作用户。

一种光学字符识别辅助装置，包括：

第一获取模块，用于获取操作用户发送的待识别的目标图片，其中，所述目标图片包括字符信息；

识别模块，用于使用光学字符识别工具对所述目标图片中的字符信息进行字符识别，得到识别结果及所述识别结果对应的可信度；

第一比较模块，用于将所述可信度与预设阈值进行比较；

第一比较结果模块，用于若所述可信度大于等于预设阈值，则将所述可信度对应的所述识别结果确定为目标结果；

第二比较结果模块，用于若所述可信度小于预设阈值，则对所述可信度对应的所述识别结果进行预处理，以确定目标结果；

发送模块，用于将所述目标结果作为光学字符识别结果发送给所述操作用户。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述光学字符识别辅助方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述光学字符识别辅助方法的步骤。

上述光学字符识别辅助方法、装置、计算机设备及存储介质，通过利用OCR工具对待识别的目标图片进行识别，得到识别结果及识别结果对应的可信度，并将可信度与预设阈值进行比较，将大于等于预设阈值的可信度对应的识别结果确定为目标结果，将小于预设阈值的可信度对应的识别结果进行预处理，得到预处理后的目标结果，最后再把目标结果作为OCR识别结果发送给操作用户，从而实现对OCR识别出来的识别结果进行辅助校验，针对可信度不高的识别结果进行预处理，能够有效弥补OCR算法识别的不足，进一步提高OCR识别的准确性，保证操作用户的工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的光学字符识别辅助方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的光学字符识别辅助方法中步骤S5的流程图；

图3是本发明实施例提供的光学字符识别辅助方法中步骤S51的流程图；

图4是本发明实施例提供的光学字符识别辅助方法中步骤S513的流程图；

图5是本发明实施例提供的光学字符识别辅助方法中在第一目标结果、第二目标结果和识别结果都不相同的情况下确定目标结果的流程图；

图6是本发明实施例提供的光学字符识别辅助方法中更新OCR识别库的流程图；

图7是本发明实施例提供的光学字符识别辅助装置的示意图；

图8是本发明实施例提供的计算机设备的基本机构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都属于本发明保护的范围。

本申请提供的光学字符识别辅助方法应用于服务端，服务端具体可以用独立的服务器或者多个服务器组成的服务器集群实现。在一实施例中，如图1所示，提供一种光学字符识别辅助方法，包括如下步骤：

S1：获取操作用户发送的待识别的目标图片，其中，目标图片包括字符信息。

在本发明实施例中，待识别的目标图片是指包括字符信息，且需要通过OCR工具帮助识别的图片。

具体地，当操作用户在客户端中发送待识别的目标图片时，目标图片将自动保存到预设图片库中，通过对预设图片库进行检测，若检测到预设图片库中存在待识别的目标图片，则对该目标图片进行获取。其中，预设图片库是指专门用于存储待识别的目标图片的数据库。

需要说明的是，当从预设图片库中获取到目标图片后，将该目标图片从预设图片库中进行删除处理。

S2：使用光学字符识别工具对目标图片中的字符信息进行字符识别，得到识别结果及识别结果对应的可信度。

在本发明实施例中，光学字符识别工具是指专门利用字符识别方法将图片中的字符形状翻译成计算机文字的工具。可信度是指OCR工具针对识别出来的识别结果设定的信赖程度，可信度越高，表示OCR识别的准确率越高。

具体地，通过直接使用OCR工具识别目标图片中的字符信息，得到OCR工具识别后输出的识别结果以及该识别结果对应的可信度。

例如，通过利用OCR识别工具对目标图片中的字符信息进行识别后，得到的识别结果为“ABCD”，且该识别结果对应的可信度为80％。

S3：将可信度与预设阈值进行比较。

具体地，根据步骤S2中得到识别结果对应的可信度，将该可信度与预设阈值进行比较。

S4：若可信度大于等于预设阈值，则将可信度对应的识别结果确定为目标结果。

具体地，根据步骤S3中将该可信度与预设阈值进行比较，若比较结果为可信度大于等于预设阈值，则将该可信度对应的识别结果确定为目标结果。其中，预设阈值具体可以是80％，也可以根据用户的实际需求进行设置，此处不做限制。

例如，存在识别结果A，其对应的可信度为80％，预设阈值为80％，将可信度与预设阈值进行比较，由于可信度与预设阈值都为80％，故将该识别结果A确定为目标结果。

S5：若可信度小于预设阈值，则对可信度对应的识别结果进行预处理，以确定目标结果。

具体地，据步骤S3中将该可信度与预设阈值进行比较，若比较结果为可信度小于预设阈值，则表示该可信度对应的识别结果的准确性达不到用户设定的标准，对识别结果进行预处理，预处理的具体过程可以包括：对识别结果进行修改处理得到参考结果，再将参考结果及待识别的目标图片发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验，获取第一目标用户和第二目标用户校验后反馈的第一目标结果和第二目标结果，并对第一目标结果、第二目标结果和识别结果进行匹配处理，获取匹配相同的结果作为目标结果。

S6：将目标结果作为光学字符识别结果发送给操作用户。

具体地，将目标结果作为OCR识别结果，并按照预设的方式发送给操作用户，其中，预设的方式具体可以是以反馈在客户端的形式，例如，直接将OCR识别结果反馈在客户端指定的显示界面中，也可以根据用户的实际需求进行设定。

本实施例中，通过利用OCR工具对待识别的目标图片进行识别，得到识别结果及识别结果对应的可信度，并将可信度与预设阈值进行比较，将大于等于预设阈值的可信度对应的识别结果确定为目标结果，将小于预设阈值的可信度对应的识别结果进行预处理，得到预处理后的目标结果，最后再把目标结果作为OCR识别结果发送给操作用户，从而实现对OCR识别出来的识别结果进行辅助校验，针对可信度不高的识别结果进行预处理，能够有效弥补OCR算法识别的不足，进一步提高OCR识别的准确性，保证操作用户的工作效率。

在一实施例中，如图2所示，步骤S5中，即若可信度小于预设阈值，则对可信度对应的识别结果进行预处理，以确定目标结果包括如下步骤：

S51：若可信度小于预设阈值，则对可信度对应的识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果。

在本发明实施例中，若可信度小于预设阈值，则对该可信度对应的识别结果按照预设修改方案进行修改处理，其中，预设修改方案是指用户预先设定好的方案，其具体过程可以包括：先根据识别结果生成随机数，再选取随机数对应的修改方案对识别结果进行修改，得到修改后的参考结果。

需要说明的是，随机数是指大于0正整数。

S52：将参考结果及目标图片分别发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验。

在本发明实施例中，第一目标用户和第二目标用户是指专门对目标图片中的字符信息与参考结果进行校验的合法用户。通过将步骤S51得到的参考结果及目标图片按照预设的方式分别发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验处理。

需要说明的是，如果直接将识别结果发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验，第一目标用户和第二目标用户可能会凭主观意识认为OCR工具识别的准确率高，导致不会对识别结果进行认真校验，直接利用识别结果进行反馈。因此，为了避免这种情况，需要对OCR识别结果进行处理成参考结果，再将参考结果发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验。

S53：获取第一目标用户反馈的第一目标结果，第二目标用户反馈的第二目标结果。

具体地，当第一目标用户接收到参考结果和目标图片之后，根据目标图片中的字符信息对参考结果进行分析，判断参考结果是否与目标图片中的字符信息相同，若相同则可直接将参考结果作为第一目标结果，若不相同则可根据分析情况重新制定识别结果，并将该识别结果作为第一目标结果，同理，第二目标用户在接收到参考结果和目标图片之后，根据与第一目标用户得到第一目标结果的情况得到第二目标结果。

第一目标用户和第二目标用户通过客户端及分别将第一目标结果和第二目标结果反馈给服务端，服务端在接收到第一目标用户和第二目标用户的反馈信息时，将直接获取第一目标用户反馈的第一目标结果和第二目标用户反馈的第二目标结果。

S54：对第一目标结果、第二目标结果和识别结果进行匹配。

具体地，将第一目标结果、第二目标结果和识别结果分别进行匹配，即将第一目标结果与第二目标结果进行匹配，第一目标结果与识别结果进行匹配，第二目标结果与识别结果进行匹配。

S55：若第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中至少有两个相同，则将相同的结果确定为目标结果。

具体地，根据步骤S54中的匹配过程，若第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中存在第一目标结果与第二目标结果相同，或者第一目标结果与识别结果相同，或者第二目标结果与识别结果相同，或者第一目标结果与第二目标结果和识别结果都相同，则表示第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中至少有两个结果是相同的，并将相同的结果确定为目标结果。

例如，若第一目标结果为A，第二目标结果为B，识别结果为A，通过对第一目标结果A、第二目标结果B与识别结果A之间分别进行匹配，得到第一目标结果A与识别结果A相同，则表示第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中至少有两个结果是相同的，并将相同的结果A确定为目标结果。

本实施例中，在识别结果的可信度小于预设阈值的情况下，对识别结果进行修改处理得到参考结果，并将参考结果发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验，获取第一目标用户和第二目标用户反馈的第一目标结果和第二目标结果，最后利用第一目标结果、第二目标结果和识别结果进行匹配的方式得到目标结果，从而实现在OCR识别结果对应的可信度小于预设阈值的情况下，结合人工对识别结果做进一步校验，避免OCR识别结果不准确的情况，进一步保证操作用户能够获取准确的识别结果，提供操作用户工作效率。

在一实施例中，如图3所示，步骤S51中，即若可信度小于预设阈值，则对可信度对应的识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果包括如下步骤：

S511：若可信度小于预设阈值，则获取识别结果对应的字符个数n，其中，n为正整数。

具体地，若可信度小于预设阈值，则对识别结果进行遍历，通过遍历得到识别结果中包含字符的字符个数n。

例如，存在识别结果为“天下太平”，该识别结果存在“天”、“下”、“太”和“平”4个字符。通过对该识别结果进行遍历，得到该识别结果包含字符的字符个数n为4。

S512：根据字符个数n，生成a个随机数，其中，a和随机数均为正整数，且a∈[1，2]、随机数的取值范围为[1，n]。

在本发明实施例中，随机数是指识别结果中的字符对应的字符位置，且随机数的取值范围为大于0的正整数。例如，若识别结果为“QWE”，则“Q”字符对应的随机数为1，“W”字符对应的随机数为2，“E”字符对应的随机数为3。

具体地，根据步骤S511得到的字符个数n，生成a个随机数，且a和随机数都为正整数，a的取值范围为1或者2，随机数的取值范围在字符个数n的范围内，例如，字符个数为4，则随机数的取值范围为1到4之间。

需要说明的是，当a的取值范围大于1时，随机数的取值不可重复。

例如，存在识别结果对应的字符个数n为4，若a为1，即生成1个随机数，则随机数的取值具体可以为1或者2或者3或者4；若a为2，即生成2个随机数，则2个随机数的取值具体可以为1和2，或者1和3，或者1和4等等。

S513：选取随机数的数量a对应的修改方案，以对识别结果进行修改处理，得到参考结果，其中，修改方案包括但不限于以下处理中的一种或者多种：将X与Y交换、将X替换Y、剔除X和插入X，X和Y为不同的随机数对应的字符。

在本发明实施例中，将X与Y交换是指对不同随机数对应的不同字符进行交换，将该修改方案作为交换方案；将X替换Y是指将随机数对应的字符替换成另个随机数对应的字符，将该修改方案作为替换方案；剔除X是指对随机数对应的字符进行删除，将该修改方案作为剔除方案；插入X是指在随机数对应的字符与下一字符之间的位置插入随机数对应的字符，将该修改方案作为插入方案。

具体地，根据步骤S512中生成的随机数的数量a，将该数量a与预设方案库中的标识数字进行匹配，当匹配到随机数的数量a与预设方案库中的标识数字相同时，选取该标识数字对应的修改方案对识别结果进行修改处理，并将修改之后的结果作为参考结果。其中，预设方案库是指专门用于存储修改方案以及每种修改方案对应的标识数字，例如，交换方案对应的标识数字为2。

需要说明的是，若预设方案库中存在的多种修改方案对应的标识数字相同时，则在根据标识数字选取修改方案时，将随机选取其中的修改方案进行修改处理。

例如，存在识别结果为“ASDF”，预设方案库中存在交换方案、替换方案、剔除方案和插入方案分别对应的标识数字为2、2、1和1，若随机数的数量a为1，则将数量1与预设方案库中的标识数字进行匹配，得到标识数字1与数量1相同，故随机选取剔除方案对识别结果“ASDF”进行修改处理，若修改处理后得到的结果为“ADF”，则将该“ADF”确定为参考结果。

本实施例中，在可信度小于预设阈值的情况下根据识别结果对应的字符个数n生成a个随机数，并根据随机数的数量a选取对应的修改方案对识别结果进行修改处理，从而实现将识别结果修改成参考结果，避免后续第一目标用户和第二目标用户在进行校验时会凭主观意识认为OCR识别准确率高，直接利用识别结果进行反馈的情况，进而保证后续第一目标用户和第二目标用户反馈结果的有效性。

在一实施例中，如图4所示，步骤S513中，即根据随机数的数量a，选取该数量a对应的修改方案对识别结果进行修改处理，得到参考结果包括如下步骤：

S5131：将随机数的数量a与预设数值进行比较。

具体地，直接将随机数的数量a与预设数值进行比较，其中，预设数值具体可以是1，也可以是2，其具体的取值范围可以根据用户的实际需求进行设置，此处不做限制，优选的，本提案对预设数值的取值设置为1。

S5132：若随机数的数量a大于预设数值，则随机采用将X与Y交换或将X替换Y的修改方案对识别结果进行修改处理，得到参考结果。

具体地，根据步骤S5131中将随机数的数量a与预设数值进行比较，若比较结果为随机数的数量a大于预设数值，随机选取交换方案或者替换方案，若选取到交换方案，则根据每个随机数确定识别结果中字符对应的位置，并随机选取2个随机数对应的位置之间的字符进行交换，得到字符交换后的参考结果；若选取到替换方案，则根据每个随机数确定识别结果中字符对应的位置，随机确定替换位置与被替换位置，并将被替换位置对应的字符替换成替换位置对应的字符，得到字符替换后的参考结果。

例如，若预设数值为1，识别结果为ABCD，存在两位随机数1和2，即随机数1对应识别结果的字符为A，随机数2对应识别结果的字符为B，若选取到交换方案，则根据随机数1和2，将字符A和字符B之间的位置进行交换之后，得到的参考结果为BACD；若选取到替换方案，随机确定的替换位置为1，被替换位置为2，将被替换位置2对应的字符B替换成替换位置1对应的字符A之后，得到的参考结果为AACD。

S5133：若随机数的数量a小于等于预设数值，则随机采用剔除X或插入X的修改方案对识别结果进行修改处理，得到参考结果。

具体地，根据步骤S5131中将随机数的数量a与预设数值进行比较，若比较结果为随机数的数量a小于等于预设数值，随机选取剔除方案或者插入方案，若选取到剔除方案，则根据随机数确定识别结果中字符对应的位置，将该位置对应的字符进行删除处理，得到字符删除处理后的参考结果；若选取到插入方案，则根据随机数确定识别结果中字符对应的位置，在该位置与该位置的下一位置之间插入随机数在识别结果中对应的字符，得到字符插入后的参考结果。

例如，若预设数值为1，识别结果为FREE，存在随机数为2，即随机数2对应识别结果中的字符为R，若选取到剔除方案，则根据随机数2，将随机数2对应识别结果中的字符R进行删除处理后，得到的参考结果为FEE；若选取到插入方案，则根据随机数2确定识别结果中对应的字符R，以及字符R的下一位置对应的字符为E，在字符R和字符E之间插入随机数2对应识别结果中的字符R后，得到的参考结果为FRREE。

本实施例中，通过将随机数的数量a与预设数值进行比较，选取对应的修改方案对识别结果进行修改处理，得到参考结果，从而实现根据随机数的数量a能够对识别结果进行适应性修改，避免后续第一目标用户和第二目标用户在进行校验时会凭主观意识认为OCR识别准确率高，直接利用识别结果进行反馈的情况，进而保证后续第一目标用户和第二目标用户反馈结果的有效性。

在一实施例中，如图5所示，步骤S54之后，该光学字符识别辅助方法还包括如下步骤：

S71：若第一目标结果、第二目标结果和识别结果互不相同，则将随机数的数量a的值更新为a的取值范围中的另一个取值，并对可信度对应的识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果的步骤继续执行，直到对第一目标结果、第二目标结果和识别结果进行匹配为止。

具体地，根据步骤S54的匹配情况，若第一目标结果、第二目标结果和识别结果互不相同，则将随机数的数量a的值更新为a的取值范围中的另一个取值，由于a的取值范围为1或者2，若步骤S512中a的取值为1，则将a的值更新为2；若步骤S512中a的取值为2，则将a的值更新为1；并基于更新后的a值，重返步骤S51继续执行，直到执行到步骤S54为止。

S72：若匹配成功，则确定目标结果。

具体地，若第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中至少有两个相同，则表示匹配成功，并将相同的结果确定为目标结果。

S73：若匹配失败，则将目标图片和匹配失败的结果发送给审核用户进行审核处理，并接收审核用户反馈的结果作为目标结果。

在本发明实施例中，审核用户是指专门在匹配失败的情况下，针对获取到的目标图片进行人工识别处理的用户。

具体地，若第一目标结果、第二目标结果和识别结果互不相同，则表示匹配失败，将目标图片和匹配失败的结果按照预设的方式发送给审核用户进行审核处理，并获取审核用户反馈的结果作为目标结果。

本实施例中，在第一目标结果、第二目标结果和识别结果都不相同的情况下，对随机数的数量a的值进行更新，并重返步骤S51继续执行，直到执行到步骤S54为止，若匹配成功则确定目标结果，若匹配失败则将目标图片和失败结果发送给审核用户进行审核处理，接收审核用户反馈的结果作为目标结果。从而实现在出现匹配失败的情况下能够重新进行匹配，避免人工干预过程中出现失误的情况，从而确保匹配的准确性，进一步保证后续将目标结果反馈给操作用户的准确性。

在一实施例中，如图6所示，步骤S55之后，该光学字符识别辅助方法还包括如下步骤：

S8：当从第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中确定出目标结果时，设置目标结果的可信度大于等于预设阈值，并建立目标结果与目标图片之间的映射关系。

具体地，当从第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中确定出目标结果时，对该目标结果的可信度进行设置，将可信度设置成大于等于步骤S3中的预设阈值，并建立目标结果与目标图片之间的映射关系。

S9：将映射关系更新到光学字符识别工具的识别库中。

具体地，将步骤S8得到的映射关系更新到光学字符识别工具的识别库中。

需要说明的是，光学字符识别工具的识别库经过更新之后，若光学字符识别工具识别到目标图片，则直接输出经过更新后与目标图片存在映射关系的目标结果以及该目标结果对应的可信度。

本实施例中，通过设置目标结果的可信度，然后建立目标结果与目标图片之间的映射关系，最后将映射关系更新到光学字符识别工具的识别库中，能够提高光学字符识别工具的识别库的识别范围以及识别的准确性，进而提高OCR识别的准确性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种光学字符识别辅助装置，该光学字符识别辅助装置与上述实施例中光学字符识别辅助方法一一对应。如图7所示，该光学字符识别辅助装置包括第一获取模块71、识别模块72、第一比较模块73、第一比较结果模块74、第二比较结果模块75和发送模块76。各功能模块详细说明如下：

第一获取模块71，用于获取操作用户发送的待识别的目标图片，其中，目标图片包括字符信息；

识别模块72，用于使用光学字符识别工具对目标图片中的字符信息进行字符识别，得到识别结果及识别结果对应的可信度；

第一比较模块73，用于将可信度与预设阈值进行比较；

第一比较结果模块74，用于若可信度大于等于预设阈值，则将可信度对应的识别结果确定为目标结果；

第二比较结果模块75，用于若可信度小于预设阈值，则对可信度对应的识别结果进行预处理，以确定目标结果；

发送模块76，用于将目标结果作为光学字符识别结果发送给操作用户。

进一步地，第二比较结果模块75包括：

修改子模块，用于若可信度小于预设阈值，则对可信度对应的识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果；

校验子模块，用于将参考结果及目标图片分别发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验；

第二获取子模块，用于获取第一目标用户反馈的第一目标结果，第二目标用户反馈的第二目标结果；

匹配子模块，用于对第一目标结果、第二目标结果和识别结果进行匹配；

匹配相同子模块，用于若第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中至少有两个相同，则将相同的结果确定为目标结果。

进一步地，修改子模块包括：

第三获取单元，用于若可信度小于预设阈值，则获取识别结果对应的字符个数n，其中，n为正整数；

随机数生成单元，用于根据字符个数n，生成a个随机数，其中，a和随机数均为正整数，且a∈[1，2]、随机数的取值范围为[1，n]；

参考结果获取单元，用于选取随机数的数量a对应的修改方案，以对识别结果进行修改处理，得到参考结果，其中，修改方案包括但不限于以下处理中的一种或者多种：将X与Y交换、将X替换Y、剔除X和插入X，X和Y为不同的随机数对应的字符。

进一步地，参考结果获取单元包括：

第二比较子单元，用于将随机数的数量a与预设数值进行比较；

第三比较结果子单元，用于若随机数的数量a大于预设数值，则随机采用将X与Y交换或将X替换Y的修改方案对识别结果进行修改处理，得到参考结果；

第四比较结果子单元，用于若随机数的数量a小于等于预设数值，则随机采用剔除X或插入X的修改方案对识别结果进行修改处理，得到参考结果。

进一步地，该光学字符识别辅助装置还包括：

取值更新模块，用于若第一目标结果、第二目标结果和识别结果互不相同，则将随机数的数量a的值更新为a的取值范围中的另一个取值，并对可信度对应的识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果的步骤继续执行，直到对第一目标结果、第二目标结果和识别结果进行匹配为止；

目标结果确定模块，用于若匹配成功，则确定目标结果；

审核模块，用于若匹配失败，则将目标图片和匹配失败的结果发送给审核用户进行审核处理，并接收审核用户反馈的结果作为目标结果。

进一步地，该光学字符识别辅助装置还包括：

添加模块，用于当从第一目标结果、第二目标结果和识别结果之中确定出目标结果时，设置目标结果的可信度大于等于预设阈值，并建立目标结果与目标图片之间的映射关系。

识别库更新模块，用于将映射关系更新到光学字符识别工具的识别库中。

本申请的一些实施例公开了计算机设备。具体请参阅图8，为本申请的一实施例中计算机设备90基本结构框图。

如图8中所示意的，所述计算机设备90包括通过系统总线相互通信连接存储器91、处理器92、网络接口93。需要指出的是，图8中仅示出了具有组件91-93的计算机设备90，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

所述存储器91至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器91可以是所述计算机设备90的内部存储单元，例如该计算机设备90的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器91也可以是所述计算机设备90的外部存储设备，例如该计算机设备90上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器91还可以既包括所述计算机设备90的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器91通常用于存储安装于所述计算机设备90的操作系统和各类应用软件，例如所述光学字符识别辅助方法的程序代码等。此外，所述存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器92在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器92通常用于控制所述计算机设备90的总体操作。本实施例中，所述处理器92用于运行所述存储器91中存储的程序代码或者处理数据，例如运行所述光学字符识别辅助方法的程序代码。

所述网络接口93可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口93通常用于在所述计算机设备90与其他电子设备之间建立通信连接。

本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有OCR识别信息录入程序，所述OCR识别信息录入程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述任意一种光学字符识别辅助方法的步骤。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

最后应说明的是，显然以上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，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (7)

1.一种光学字符识别辅助方法，其特征在于，所述光学字符识别辅助方法包括：

获取操作用户发送的待识别的目标图片，其中，所述目标图片包括字符信息；

使用光学字符识别工具对所述目标图片中的字符信息进行字符识别，得到识别结果及所述识别结果对应的可信度；

将所述可信度与预设阈值进行比较；

若所述可信度大于等于预设阈值，则将所述可信度对应的所述识别结果确定为目标结果；

若所述可信度小于预设阈值，则对所述可信度对应的所述识别结果进行预处理，以确定目标结果；

将所述目标结果作为光学字符识别结果发送给所述操作用户；

其中，所述若所述可信度小于预设阈值，则对所述可信度对应的识别结果进行预处理，以确定目标结果的步骤包括：

若所述可信度小于预设阈值，则对所述可信度对应的所述识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果；

将所述参考结果及所述目标图片分别发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验；

获取所述第一目标用户反馈的第一目标结果，所述第二目标用户反馈的第二目标结果；

对所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果进行匹配；

若所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果之中至少有两个相同，则将相同的结果确定为所述目标结果；

其中，所述若所述可信度小于预设阈值，则对所述可信度对应的所述识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果的步骤包括：

若所述可信度小于预设阈值，则获取所述识别结果对应的字符个数n，其中，n为正整数；

根据所述字符个数n，生成a个随机数，其中，所述a和所述随机数均为正整数，且a∈[1，2]、所述随机数的取值范围为[1，n]；

选取所述随机数的数量a对应的修改方案，以对所述识别结果进行修改处理，得到参考结果，其中，所述修改方案包括以下处理中的一种或者多种：将X与Y交换、将X替换Y、剔除X或插入X，X和Y为不同的随机数对应的字符。

2.如权利要求1所述的光学字符识别辅助方法，其特征在于，所述选取所述随机数的数量a对应的修改方案，以对所述识别结果进行修改处理，得到参考结果的步骤包括：

将所述随机数的数量a与预设数值进行比较；

若所述随机数的数量a大于预设数值，则随机采用将X与Y交换或将X替换Y的修改方案对所述识别结果进行修改处理，得到所述参考结果；

若所述随机数的数量a小于等于预设数值，则随机采用剔除X或插入X的修改方案对所述识别结果进行修改处理，得到所述参考结果。

3.如权利要求1所述的光学字符识别辅助方法，其特征在于，所述对所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果进行匹配的步骤之后，所述光学字符识别辅助方法还包括：

若所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果互不相同，则将所述随机数的数量a的值更新为a的取值范围中的另一个取值，并对所述可信度对应的所述识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果的步骤继续执行，直到对所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果进行匹配为止；

若匹配成功，则确定所述目标结果；

若匹配失败，则将所述目标图片和匹配失败的结果发送给审核用户进行审核处理，并接收所述审核用户反馈的结果作为所述目标结果。

4.如权利要求1所述的光学字符识别辅助方法，其特征在于，所述若所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果之中至少有两个相同，则将相同的结果确定为所述目标结果的步骤之后，所述光学字符识别辅助方法还包括：

当从所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果之中确定出所述目标结果时，设置所述目标结果的可信度大于等于所述预设阈值，并建立所述目标结果与所述目标图片之间的映射关系；

将所述映射关系更新到所述光学字符识别工具的识别库中。

5.一种光学字符识别辅助装置，其特征在于，所述光学字符识别辅助装置包括：

第一获取模块，用于获取操作用户发送的待识别的目标图片，其中，所述目标图片包括字符信息；

识别模块，用于使用光学字符识别工具对所述目标图片中的字符信息进行字符识别，得到识别结果及所述识别结果对应的可信度；

第一比较模块，用于将所述可信度与预设阈值进行比较；

第一比较结果模块，用于若所述可信度大于等于预设阈值，则将所述可信度对应的所述识别结果确定为目标结果；

第二比较结果模块，用于若所述可信度小于预设阈值，则对所述可信度对应的所述识别结果进行预处理，以确定目标结果；

发送模块，用于将所述目标结果作为光学字符识别结果发送给所述操作用户；

所述第二比较结果模块包括：

修改子模块，用于若所述可信度小于预设阈值，则对所述可信度对应的所述识别结果按预设修改方案进行修改处理，得到参考结果；

校验子模块，用于将所述参考结果及所述目标图片分别发送给第一目标用户和第二目标用户进行校验；

第二获取子模块，用于获取所述第一目标用户反馈的第一目标结果，所述第二目标用户反馈的第二目标结果；

匹配子模块，用于对所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果进行匹配；

匹配相同子模块，用于若所述第一目标结果、所述第二目标结果和所述识别结果之中至少有两个相同，则将相同的结果确定为所述目标结果；

所述修改子模块包括：

第三获取单元，用于若可信度小于预设阈值，则获取识别结果对应的字符个数n，其中，n为正整数；

随机数生成单元，用于根据字符个数n，生成a个随机数，其中，a和随机数均为正整数，且a∈[1，2]、随机数的取值范围为[1，n]；

参考结果获取单元，用于选取所述随机数的数量a对应的修改方案，以对所述识别结果进行修改处理，得到参考结果，其中，所述修改方案包括以下处理中的一种或者多种：将X与Y交换、将X替换Y、剔除X或插入X，X和Y为不同的随机数对应的字符。

6.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述光学字符识别辅助方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述光学字符识别辅助方法的步骤。

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