YOLOv5+PaddleOCR手写签名识别

介绍：

参加了一个中国移动的比赛，比赛的数据集是一个工单，上面有多个人的签名还有手写的时间。因为主办方不允许数据公开，所以在这一系列博客中，我主要讲一下实现的思路，在YOLO演示的时候我会用其他的数据代替。

要求：开发一个模型，对比赛提供的工单进行手写汉字（主要是签名）的截取和识别。

数据：

• 提供图片训练集467张，均带有标注结果。每张表单上有三个人的签名以及一些表单数据。
• 提供图像测试集118张，需提交在测试集的识别结果。

总结：
简单来说比赛主要由三部分组成：

1. 从表单上将签名部分识别出来并进行切割
2. 将切割的签名进行预处理
3. 将签名进行训练并识别

目前手写汉字识别存在的问题：

• 字体多样:常见字体包括楷书、行书、草书等，字体结构各不相同
• 书写随意:由于各人书写风格不同，造成手写字差别过大或变形严重
• 形近字多︰如“土、士”、“往、住”等

检测模型的选择：

目前较好的检测模型有两种，分别是R-CNN和YOLO系列。下面简单介绍一下原理：

R-CNN：

R-CNN的想法是很暴力的，就是从整个图片中随机切出来很多块区域，然后把这些区域进行特征提取，再放到分类器中进行分类。当然，只要切得区域足够多，那么一定可以切到我们需要识别的物体。具体步骤如下：

1. 从图片中选出2000个独立的候选区域(Region Proposal),提出了一个叫做Selective Search的算法.
2. 每一个区域提取一个固定长度(4096)的特征向量
3. 对每个目标(类别)训练—分类器(类似于SVM）
4. 训练一个回归器，修正候选区域中目标的位置

足够多的区域也加重了训练的消耗，资源的占用，所以提出了一个区域选择算法。也就是在有可能的区域进行搜索。但是这样的训练所需的资源仍然是巨大的。

YOLO：

YOLO这个系列也已经提出来了6,7年了，相比于以前的算法绝对是一个史无前例的创新。关于YOLO网上有很多大佬都做了解释，我就不再叙述。关于YOLO的原理可以参考下面的几篇文章：
写给小白的YOLO
目标检测|YOLO原理与实现
YOLO-YOLOV5算法原理及网络结构整理

本项目也是使用的YOLO。我感觉最大的特点就是快又准。在YOLO标注的时候我们将表单中的签名和日期分开标注，然后在获取最终数据的时候也是分为两个文件夹。在这个系列第二篇会推出我实现YOLOv5的步骤。

识别模型的选择：

OCR识别算法的输入数据一般是文本行﹐背景信息不多﹐文字占据主要部分﹐识别算法目前可以分为两类算法:
1.基于CTC的方法;即识别算法的文字预测模块是基于CTC的，常用的算法组合为CNN+RNN+CTC。目前也有一些算法尝试在网络中加入transformer模块等等。
2.基于Attention 的方法;即识别算法的文字预测模块是基于Attention的，常用算法组合是CNN+RNN+Attention。

我们使用的是基于百度飞桨的paddocr，其中的PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用传统的RNN结构，通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息，从而提升文本识别能力。为IJCAl 2022最新收录的文本识别算法SVTR(论文名称: SVTR:Scene Text Recognition with a Single Visual Model)
模型有以下特点：

1. 利用Attention指导CTC训练，融合多种文本特征的表达，是一种有效的提升文本识别的策略。
2. 在PP-OCRv3中，针对两个不同的SVTR_LCNet和Attention结构，对他们之间的PP-LCNet的特征图、SVTR模块的输出和Attention模块的输出同时进行监督训练
3. 核心思想是利用高精度的文本识别大模型对无标注数据进行预测，获取伪标签，并且选择预测置信度高的样本作为训练数据，用于训练小模型。

根据YOLOv5切割出来的数据集，制作paddocr的数据集，然后进行模型训练。最终训练的准确度如下：

训练集的准确度达到了96.4%。最终我们利用九天提供的数据进行测试数据，得到的评分为95分。
如下所示：

模型的提升

1. 加强去噪：型可提升空间不大。但是两种报告单的数据集存在有较大的差异，验收单的噪音较多。
2. 增加更多的数据集：现在数据集比较少。增加数据集之后会对模型的泛化行，以及适用性有一个较好的提升
3. 提高切割精度：减少图片数据中除手写字体外不必要的部分