华侨大学信息科学与工程学院, 福建 厦门 361021
光学字符识别(OCR)难以针对图像中某些特定文本进行识别,尤其在实际场景中,识别结果通常会包含大量噪声文本。针对这一问题,提出一种基于循环神经网络的双向长短时记忆-条件随机场(BLSTM-CRF)模型。首先利用BLSTM网络捕获OCR识别结果中序列的上下文信息,得到特征序列;然后结合CRF建立模型特征与标签的关系,进行标签预测,通过标签即可得到特定文本。实验结果表明,该方法在场景图像数据集YNIDREAL上可以达到88.52%的准确率,相较于CRF模型,准确率提高了16.39个百分点,证明了本方法的可行性和稳健性。
机器视觉 特定文本抽取 光学字符识别 双向长短时记忆网络 条件随机场 激光与光电子学进展
2019, 56(24): 241501
