1.一种引入字库文字图像进行深度模板匹配的汉字识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

A：对汉字矢量字库中每个文字，根据该文字的矢量图形，生成对应的文字图像，定义为字库文字图像，并保存该字库文字图像对应的文字内容；然后进入步骤B；

B：对汉字矢量字库中每个文字，获取该文字对应的真实字符图像集合；然后进入步骤C；

C：令batch表示一个能够存放K个元组的容器，初始时batch置空；令maxIter为最大迭代次数；model表示训练阶段得到的文字识别模型，初始时model置空；然后进入步骤D；

D：进行maxIter次循环，且在每次循环中，随机挑选K组文字内容相同或不同的字库文字图像和真实字符图像的组合，然后判断当前文字识别模型model是否为空；

若当前文字识别模型model为空，则利用双通道孪生神经网络，在当前容器batch中的数据上，从零开始训练模型，模型训练完成后，将该模型保存为更新后的文字识别模型model；若当前文字识别模型model非空，则利用双通道孪生神经网络，在当前容器batch中的数据上，更新已有文字识别模型model，并保存为更新后的文字识别模型model；

当每次循环结束后，将容器batch中的内容清空；当maxIter次循环全部结束后，最终得到更新后的文字识别模型model，用于预测输入的两幅图像中的文字内容相同的概率，然后进入步骤E；

E：创建一个键值对数据结构map，键值对数据结构map的键为文字内容cls，键值对数据结构map的值为对应的预测概率值prob；令测试集中的图像数量为m，进行m次循环；在每次循环中，首先从测试集中读取下一幅真实字符图像a，然后将map置空，进入步骤F；

F:对拟预测文字内容的真实字符图像a，依次将真实字符图像a与汉字矢量字库中的每个字库文字图像b组成二元组(a，b)，并将二元组(a，b)送入步骤D中得到的更新后的文字识别模型model中，利用更新后的文字识别模型model得到真实字符图像a与字库文字图像b属于同一个文字内容的预测概率值prob；然后将字库文字图像b对应的文字内容cls及预测概率值prob的值存入键值对数据结构map中，即map[cls]=prob；当真实字符a与汉字矢量字库中的所有字库文字图像比对结束后，输出当前键值对数据结构map中预测概率值最大的前N个文字内容，作为真实字符图像a的最终文字识别结果。

2.根据权利要求1所述的引入字库文字图像进行深度模板匹配的汉字识别方法，其特征在于：所述的步骤A中，根据所选取的汉字矢量字库中每个文字的矢量图形，利用计算机程序，将对应文字的矢量图形打印到一幅背景透明的空白图像中，并保存为.png格式。

3.根据权利要求1所述的引入字库文字图像进行深度模板匹配的汉字识别方法，其特征在于：所述的汉字矢量字库为宋体汉字矢量字库。

4.根据权利要求1所述的引入字库文字图像进行深度模板匹配的汉字识别方法，其特征在于：所述的步骤B中，真实字符图像从真实图像或扫描文档中，通过手工标注或剪切得到的文字的图像。

5.根据权利要求1所述的引入字库文字图像进行深度模板匹配的汉字识别方法，其特征在于：所述的maxIter = 600000 ，K为32、64或128。

6.根据权利要求1所述的引入字库文字图像进行深度模板匹配的汉字识别方法，其特征在于，所述的步骤D包括以下具体步骤：D1：当容器batch中的元组数量小于K时，从汉字矢量字库中的字库文字图像中随机挑选一幅字库文字图像t，并获取该字库文字图像t所对应的文字内容c；在{0，1}集合中随机选择一个数字r，若r =1，则从文字内容c所对应的真实字符图像集合中，随机挑选一幅真实字符图像s，并将三元组（t，s，1）保存到容器batch中，三元组中的t和s表示输入的两幅图像，0和1为两种可能的输出值， 1表示字库文字图像t和真实字符图像s的文字内容相同；如果r=0，则从除了文字内容c之外的其它所有文字内容的真实字符图像集合中，随机挑选一幅真实字符图像f，并将三元组（t，f，0）保存到容器batch中，三元组中的t和f表示输入的两幅图像，0和1为两种可能的输出值，0表示字库文字图像t和真实字符图像f中的文字内容不同；

重复上述步骤，直到容器batch中的元组数量等于K；然后进入步骤D2；

D2：判断当前文字识别模型model是否为空；若当前文字识别模型model为空，则利用双通道孪生神经网络，在当前容器batch中的数据上，从零开始训练模型，模型训练完成后，将该模型保存为更新后的文字识别模型model；若当前文字识别模型model非空，则利用双通道孪生神经网络，在当前容器batch中的数据上，更新已有文字识别模型model，并保存为更新后的文字识别模型model；然后进入步骤D3；

D3：当每次循环结束后，将容器batch中的内容清空；然后进入步骤D4；

D4：当maxIter次循环全部结束后，最终得到更新后的文字识别模型model，用于预测输入的两幅图像中的文字内容相同的概率，然后进入步骤E。

7.根据权利要求1所述的引入字库文字图像进行深度模板匹配的汉字识别方法，其特征在于：所述的步骤F中，N=5。