基于循环神经网络的图像特定文本抽取方法

 

作者的模型整体框架包含两部分，分别为

• OCR 部分 (采用人家的模型, 输出文本)
• 特定文本抽取部分 (作者的工作)

1. 引言

早期图像特定文本抽取主要是通过 OCR 中的版面分析（Layout analysis）来实现。即首先利用 版面分析 的方法得到图像中特定的文本区域，然后对特定文本区域进行文字识别。版面分析的方法可归结为三大类:

1. 自顶向下（Top down） 分析法
2. 自底向上（Bottom up）分析法
3. 混合分析法

这些方法对文档图像的依赖性较强， 且其分析过程包含大量复杂的图像处理技术，导致其不能很好的泛化到其他类型的图像上。

 

近年来 OCR 主要研究的 问题 :

• 拍摄角度不均
• 光线不均
• 低分辨率

的自然场景图像上的问题. 采用的方法 :

• 端到端(End-to-End)的 场景文字检测（Scene text detection）
• 端到端(End-to-End)的 场景文字识别（Scene text recognition）

其中，场景文字检测 的方法主要包括：

• 基于连通域法
• 滑窗（Sliding window）法
• 深度学习（Deep learning）法

目前 深度学习法 表现出的效果最好。

场景文字识别 主要采用的方法是：

Shi 等人设计了一种基于序列建模的端到端的模型来识别文字：由 CNN 提取特征，BLSTM 对 序列建模，CTC（Connectionist temporal classification）转录，最终取得了较好的识别效果，因此该模型也成为了文字识别领域目前主流的识别框架。

但是上述方法提取的文本含有大量噪声信息，本文提出一种新的特定文本抽取思路: Bidirectional long short-term memory-Condition random fields (BLSTM-CRFs)模型。将该问题类比于 NLP 中 序列标注（Sequence labeling） 的问题。

首先，通过双向长短时记忆网络捕获 OCR 输出结果序列的上下文信息，为其建立内在的联系；然后通过 条件随机场（Conditional random field, CRF）显式的根据整个序列的标签做出决策，得到最佳的标签结果；最后根据标签即可得到特定的文本。

2. 原理

BLSTM-CRFs 模型主要由两部分构成，
第一部分为 双向长短时记忆网络，用于捕获上下文信息并编码序列 ，
第二部分为 条件随机场，统计分析得到最后的标签。

将两部分结合起来进行序列标注

2.1 序列标注

序列标注通常是给定一串输入序列 x=x1,x2,...,xnx={x_1, x_2, ..., x_n}x=x1​,x2​,...,xn​, 来预测对应的标签序列y=y1,y2,...,yny={y_1, y_2, ..., y_n}y=y1​,y2​,...,yn​, 其中 n 为序列的长度.

序列标注任务包括:

• 词性标注（Parts of speech, POS）
• 语义角色标注（Sematic Role Labelling, SRL）
• 命名实体识别（Name entity recognition, NER）

近年来 循环神经网络 通过获得序列之前时刻的依赖关系协助决策当前时刻的输出，在标注任务中表现出色。

2.2 长短时记忆网络单元 (LSTM unit)

由于 RNN 训练过程存在梯度消失, 梯度爆炸问题, 导致难以获得长距离依赖 , 针对该问题, 提出 长短时记忆 (Long short-term memory, LSTM) 网络.

此部分须阅读参考论文

2.3 双向长短时记忆网络 (BLSTM)

双向长短时记忆网络是对长短时记忆网络的优化, 在结构上为一个前向和一个后向长短时记忆网络, 分别用来编码序列上、下文信息，然后将两个网络的输出向量结合起来，得到具有上下文信息的输出。

此部分须阅读参考论文

2.4 条件随机场 (CRF)

条件随机场是一个基于统计的模型, 它预测序列的标签, 以整个序列的标签为单位来考虑最佳路径的序列标签，显式的结合了序列的整体信息(优于传统方法的点), 这种方法可以避免一些歧义。

2.5 BLSTM-CRFs 模型

将双向长短时记忆网络 (BLSTM)和条件随机场 (CRF)结合起来, 得到BLSTM-CRFs 模型, 用来预测序列的标签y=y1,y2,...,yny={y_1, y_2, ..., y_n}y=y1​,y2​,...,yn​

2.6 场景文字检测与识别

检测部分为 CTPN 模型，可以有效监测自然场景中的文字.

识别部分为 CRNN 模型, 进行文本识别.

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本章小结:

序列标注任务采用模型的选择:

⟹\Longrightarrow⟹ RNN — 训练时候存在梯度消失和梯度爆炸, 难以获得长距离依赖
⟹\Longrightarrow⟹ 长短时记忆网络 (LSTM unit) — 无法得到具有上下文信息的输出
⟹\Longrightarrow⟹ 双向长短时记忆网络 (BLSTM) — 可利用前一个输入与后一个输入的信息得到当前输入的标签
+++ 　 条件随机场 (CRF) — 结合序列的整体信息 (基于统计)(作为和BLSTM的区别) 进行输出

得到 BLSTM-CRFs 模型

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