OCR技术浅探:1. 全文简述
By 苏剑林 | 2016-06-17 | 41947位读者 |写在前面:前面的博文已经提过,在上个月我参加了第四届泰迪杯数据挖掘竞赛,做的是A题,跟OCR系统有些联系,还承诺过会把最终的结果开源。最近忙于毕业、搬东西,一直没空整理这些内容,现在抽空整理一下。
把结果发出来,并不是因为结果有多厉害、多先进(相反,当我对比了百度的这篇论文《基于深度学习的图像识别进展:百度的若干实践》之后,才发现论文的内容本质上还是传统那一套,远远还跟不上时代的潮流),而是因为虽然OCR技术可以说比较成熟了,但网络上根本就没有对OCR系统进行较为详细讲解的文章,而本文就权当补充这部分内容吧。我一直认为,技术应该要开源才能得到发展(当然,在中国这一点也确实值得商榷,因为开源很容易造成山寨),不管是数学物理研究还是数据挖掘,我大多数都会发表到博客中,与大家交流。
言归正传,虽然说结果并不优秀,但总的来说,我们还是比较完整地实现了一个初步能用的OCR系统,换言之,基本上搭建一个OCR系统该做的步骤我们都做了,至于做得好不好,那就只能说差强人意了。文章的叙述中可能有一些夸张的修辞手法,望读者自行甄别哈。
下面是我们的论文摘要
我们设计了一系列的算法,完成了文字特征提取、文字定位等工作,并基于卷积神经网络(CNN)建立了字符识别模型,最后结合统计语言模型来提升效果,成功构建了一个完整的OCR(光学字符识别)系统.
在特征提取方面,我们抛弃了传统的“边缘检测+腐蚀膨胀”的方法,基于一些基本假设,通过灰度聚类、图层分解、去噪等步骤,得到了良好的文字特征. 这部分文字特征既可以用于第二步做文字定位,又可以直接输入到第三步的模型中进行识别,而不用做额外的特征提取工作.
在文字定位方面,我们通过邻近搜索的方法先整合特征碎片,得到了单行的文字特征,然后通过前后统计的方法将单行的文字切割为单个字符. 测试表明,这种切割思路能够很好地应对中英文混排的文字切割.
在光学识别方面,我们基于CNN的深度学习模型建立了单字识别模型,自行生成了140万的样本进行训练,最终得到了一个良好的单字识别模型,训练正确率为99.7%,测试正确率为92.1%,即便增大图片噪音到15%,也能有90%左右的正确率.
最后,为了在前面的工作的基础上再次提升效果,我们结合了语言模型,通过微信的数十万文本计算了常见汉字的转移概率矩阵,由Viterbi算法动态规划,得到最优的识别组合.
将以上四部分工作结合起来,就是一个完整的OCR系统. 经过测试,我们的系统对印刷文字的识别有着不错的效果,可以作为电商、微信等平台的图片文字识别工具.
参考文献
[1] 李萌;基于多尺度 Gabor 滤波器和 BP 神经网络的文本检测算法研究;计算机软件与理论;2007
[2] 核密度估计;https://zh.wikipedia.org/zh-cn/核密度估计;维基百科
[3] Xavier Glorot, Antoine Bordes, Yoshua Bengio ; Deep Sparse Recti er Neural Networks
[4] Alex Krizhevsky,Ilya Sutskever,Geo rey E. Hinton ; ImageNet Classi cation with Deep Convolutional Neural Networks
[5] Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
[6] 吴军;《数学之美》(第二版);第 3 章
[7] 吴军;《数学之美》(第二版);第 26 章
转载到请包括本文地址:https://kexue.fm/archives/3774
更详细的转载事宜请参考:《科学空间FAQ》
如果您还有什么疑惑或建议,欢迎在下方评论区继续讨论。
如果您觉得本文还不错,欢迎分享/打赏本文。打赏并非要从中获得收益,而是希望知道科学空间获得了多少读者的真心关注。当然,如果你无视它,也不会影响你的阅读。再次表示欢迎和感谢!
如果您需要引用本文,请参考:
苏剑林. (Jun. 17, 2016). 《OCR技术浅探:1. 全文简述 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/3774
@online{kexuefm-3774,
title={OCR技术浅探:1. 全文简述},
author={苏剑林},
year={2016},
month={Jun},
url={\url{https://kexue.fm/archives/3774}},
}
April 18th, 2018
[...]OCR技术浅探:1. 全文简述[...]
September 4th, 2018
[...]OCR技术浅探:1. 全文简述[...]
September 4th, 2018
[...]OCR技术浅探:1. 全文简述[...]
September 6th, 2018
[...]OCR技术浅探:1. 全文简述[...]
November 17th, 2022
[...]OCR技术浅探:1. 全文简述[...]
November 17th, 2022
[...]OCR技术浅探:1. 全文简述[...]
April 1st, 2023
[...]OCR技术浅探:1. 全文简述[...]