雷锋网按:本文为矩视智能创始人弭宝瞳投稿。矩视智能成立于 2017 年 10 月,专注于机器视觉,主要通过 SaaS 云平台帮助提升工厂机器视觉开发、升级效率。弭宝瞳为中国人民大学计算机博士,曾在奇虎 360 任产品经理、研发工程师。

文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中,研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息,也就是现在OCR技术。

此方法主要用于街牌号识别,对每个字符识别的架构为:先使用卷积网络提取特征,然后使用N+1个softmax分类器对每个字符进行分类。具体流程如下图所示:

EAST算法借助其独特的结构和简练的pipline,可以检测不同方向、不同尺寸的文字且运行速度快,效率高。

使用文字检测加文字识别两步法虽然可以实现场景文字的识别,但融合两个步骤的结果时仍需使用大量的手工知识,且会增加时间的消耗,而端对端文字识别能够同时完成检测和识别任务,极大的提高了文字识别的实时性。

将所得特征序列输入到推叠在CNN顶部的LSTM进行特征序列的编码;

马晓光说,台湾是中国的一部分,台湾地区参与国际事务必须也只能按照一个中国原则来处理。一个中国原则是中国同包括美国在内的所有国家发展关系的根本前提和政治基础,也是国际社会的普遍共识。民进党当局如果持续挟洋自重,耽于主观幻想,到头来只能是“一场春梦”。

TextBoxes和TextBoxes++模型都来自华中科技大学的白翔老师团队,其中TextBoxes是改进版的SSD,而TextBoxes++则是在前者的基础上继续扩展。

本文参考前沿文献,总结了当前主流的OCR场景检测技术。相对来说,使用基于深度学习的端对端检测模型可以实现快速、准确的文字识别,且可以灵活的应用于倾斜、弯曲、褶皱变形等复杂场景。

FOTS是一个快速的端对端的文字检测与识别框架,通过共享训练特征、互补监督的方法减少了特征提取所需的时间,从而加快了整体的速度。其整体结构如图所示:

文本检测:通过转化共享特征,输出每像素的文本预测;

最后输出层输出结果。

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本方法是基于视觉注意力的文字识别算法。主要分为以下三步:

定位网络:针对输入图像预测N个变换矩阵,相应的输出N个文本区域,最后借助双线性差值提取相应区域;

目前,基于深度学习的场景文字识别主要包括两种方法,第一种是分为文字检测和文字识别两个阶段;第二种则是通过端对端的模型一次性完成文字的检测和识别。

本方法的训练集不需要bbox标注,使用友好性较高;但目前此模型还不能完全检测出图像中任意位置的文本,需要在后期继续调整。

识别网络:使用N个提取的文本图像进行文本识别。

工业场景下的图像文本识别更为复杂,它会出现在许多不同的情景下,如医药包装上的文字、各类钢制零部件上的字符、集装箱表面喷印的字符、商铺Logo上的个性化字符等等。

当前,疫情依然还在蔓延,保护人民群众生命安全和身体健康是第一位的。但是,在继续做好科学防控的同时,有序恢复正常生产,无疑既能为疫情防控提供更好保障,也能维护正常的经济社会秩序。

TextBoxes++保留了TextBoxes的基本框架,只是对卷积层的组成进行了略微调整,同时调整了default box的纵横比和输出阶段的卷积核大小,使得模型能够检测任意方向的文字。

在所得特征图上使用3*3滑动窗口进行滑动,得到相应的特征向量;

特征合并:使用上采样、串联、卷积等操作得到合并的特征图;

其网络结构结合了HyperNet和U-shape思想,由三部分组成:

消费者在超市内选购蔬菜(2月5日摄)。新华社记者 王全超 摄

在生产车间,工人在对口罩罩面进行加工处理(2月7日摄)。新华社记者 魏培全 摄

按处理方式可以将传统OCR技术划分为图片预处理、文字识别、后处理三个阶段,其具体的技术流程如下图所示。

CTC:获得最后的标签序列。

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FOTS是一个将检测和识别集成化的框架,具有速度快、精度高、支持多角度等优点,减少了其他模型带来的文本遗漏、误识别等问题。

国台办15日举行例行发布会,有记者问:蔡英文在会见美国在台协会台北办事处处长郦英杰时称,台美关系升级为“全球合作伙伴”,未来四年台美将在安全合作方面,持续加强台湾的自我防卫能力,请问发言人有何评论?

STN-OCR使用单个深度神经网络,以半监督学习方式从自然图像中检测和识别文本。网络实现流程如下图所示,总体分为两个部分:

CTPN是ECCV 2016提出的一种文字检测算法,由Faster RCNN改进而来,结合了CNN与LSTM深度网络,其支持任意尺寸的图像输入,并能够直接在卷积层中定位文本行。

本方法基于CNN算法,相比RNN节省了内存空间,且通过卷积的并行运算提高了运算速度。

EAST算法是一个高效且准确的文字检测算法,仅包括全卷积网络检测文本行候选框和NMS算法过滤冗余候选框两个步骤。

上一节中提到的CNN + RNN + attention方法不可避免的使用到RNN架构,RNN可以有效的学习上下文信息并捕获长期依赖关系,但其庞大的递归网络计算量和梯度消失/爆炸的问题导致RNN很难训练。基于此,有研究人员提出使用CNN与CTC结合的卷积网络生成标签序列,没有任何重复连接。

一场疫情,为我们的生产生活按下了“慢进键”,但是“慢进”不等于“暂停”,中国人民有力量战胜一切困难和挑战,无论是人们的生活,还是企业的生产,受到的影响都只是暂时的,因为我们始终在众志成城地向前进。

这种方法的整个网络架构如下图所示,分为三个部分:

使用此方法可以处理不定长的简单文字序列(如字符和字母),但是对较长的字符序列识别效果不佳。

使用VGG16网络提取特征,得到conv5_3的特征图;

通过对现有算法模型的细节调整,将成熟的文本识别模型集成化,即可实现工业场景中的OCR识别。

目前,我所在的地区,虽然口罩依然紧俏,但84消毒液等物资已经有售,米面油的价格也已回落到正常水平,鸡蛋、水果的价格甚至还略有下降,群众的不安情绪和恐慌心理得到了有效安抚。透过新闻报道和向外地朋友了解,大部分地区的日常生活都平稳有序。

通过文字检测对图片中的文字区域进行定位后,还需要对区域内的文字进行识别。针对文字识别部分目前存在几种架构,下面将分别展开介绍。

本方法采用的attention模型允许解码器在每一步的解码过程中,将编码器的隐藏状态通过加权平均,计算可变的上下文向量,因此可以时刻读取最相关的信息,而不必完全依赖于上一时刻的隐藏状态。

受疫情的波及,一些企业尤其是中小企业受到了明显的冲击,住宿餐饮、物流运输、文化旅游等行业受到的影响巨大。如何降低相关企业和行业的损失,如何让经济继续保持活力和韧性?这是迫切需要解决的问题。从中央到地方,对此都在积极“解答”。

文本识别:使用ROIRotate转换的区域特征来得到文本标签。

有温度的政策正推动着生产恢复,汇聚着战胜疫情的磅礴力量。

TextBoxes共有28层卷积,前13层来自于VGG-16(conv_1到conv4_3),后接9个额外的卷积层,最后是包含6个卷积层的多重输出层,被称为text-box layers,分别和前面的9个卷积层相连。由于这些default box都是细长型的,使得box在水平方向密集在垂直方向上稀疏,从而导致该模型对水平方向上的文字检测结果较好。

模型首先在输入图片上运行滑动CNN以提取特征;

3.3端对端文字识别

输出层:输出单通道的分数特征图和多通道的几何特征图。

将所得特征向量输入BLSTM,学习序列特征,然后连接一个全连接FC层;

注意特征编码器:提取图片中文字区域的特征向量,并生成特征序列;

针对简单场景下的图片,传统OCR已经取得了很好的识别效果。但是从操作流程可以看出,传统方法是针对特定场景的图像进行建模的,一旦跳出当前场景,模型就会失效。随着近些年深度学习技术的迅速发展,基于深度学习的OCR技术也已逐渐成熟,能够灵活应对不同场景。

在这类图像中,文字部分可能会呈现为弯曲排列、曲面异形、倾斜分布、褶皱变形、残缺不全等多种形式,与标准字符的特征有较大出入,从而给图像文字的检测与识别带来了困难。

特征提取:使用PVANet/VGG16提取四个级别的特征图;

一项项优惠政策,把问题想得够全面,支持的力度够务实,众多企业正在成为支撑疫情防控工作的重要力量,也将会继续成为助力经济增长的重要引擎。

人民银行等五部门发出通知,要求对相关行业以及有发展前景但暂遇困难的企业特别是小微企业不盲目抽贷、断贷、压贷;全国税务系统延长2月份纳税申报期限,全面落实医疗防护产品生产等税收优惠政策;财政部明确加大对受疫情影响个人和企业的创业担保贷款贴息支持力度;商务部要求帮助外贸企业应对疫情克服困难减少损失;与此同时,广东省出台了“税务十条”、河北省出台了“河北30条”、苏州市颁布了“惠企十条”……

卷积序列建模:将特征序列转换为二维特征图输入CNN,获取序列中的上下文关系;

卷积共享:从输入图象中提取特征,并将底层和高层的特征进行融合;

使用注意力模型进行解码,并输出标签序列。

CTPN由检测小尺度文本框、循环连接文本框、文本行边细化三个部分组成,具体实现流程为:

没有一个冬天不可逾越,没有一个春天不会来临。稳发展,就是稳人心;保物资,就是保大局。科学有序做好疫情防控工作,确保人们的生活不受到太大影响,有序推动各类企业复工复产,我们将以生产生活的平稳有序迎接春天的来临!(高永维)

传统OCR技术通常使用OpenCV算法库,通过图像处理和统计机器学习方法提取图像中的文字信息,用到的技术包括二值化、噪声滤除、连通域分析和Adaboost、SVM等。

CTPN是基于Anchor的算法,在检测横向分布的文字时能得到较好的效果。此外,BLSTM的加入也进一步提高了其检测能力。

顾名思义,文字检测就是要检测到图片中文字所在的区域,其核心是区分文字和背景。常用的文字检测算法包括以下几种:

ROIRotate:将有角度的文本块,通过仿射变换转化为正常的轴对齐的本文块;

中共中央政治局常委会召开会议指出,要切实维护正常经济社会秩序。在加强疫情防控的同时,努力保持生产生活平稳有序。各地认真贯彻落实中央要求,采取有力措施保障群众正常生活,一些哄抬物价、囤积居奇的违法行为受到严厉打击,群众的“米袋子”“菜篮子”有了基本保障。