本发明涉及一种用于登机牌信息验证的文字检测识别方法，属于计算机视觉领域。该方法包括以下步骤：S1：读取登机牌图像，获取登机牌测试图像和训练图像；S2：通过基于模糊区域的多任务全卷积神经网络模型的文本行检测方法，定位到每个文本块；S3：通过基于CTC和自注意力机制的文本识别模型学习，实现文本行即定位到的文本块的识别；S4：建立登机牌常用文字库，以此学习n‑gram语言模型，辅助优化文本行识别结果。本发明采用自动检测识别登机牌文字信息，实现中英文混合的文本行识别，获得更全面的个人信息。