复杂场景文本段识别
Text segmentation based on integration of CTC and attention
清华大学 电子工程系, 北京 100084
摘要
针对背景复杂或者存在字符黏连时文本段图片无法准确切分的情况进行了研究,提出了一种复杂场景文本段识别方法。该方法利用图像和文字序列的相关性设计双向递归神经网络对图像特征序列进行编码,然后设计集成的连接时间分类(CTC)和注意力(attention)模块对编码特征进行解码输出。该算法在多个数据集(公开数据集ICDAR2013和ICDAR2003以及验证码数据集)上进行测试,得到识别准确率分别为90.2%、87.4%和92.5%,从而证明了该算法的有效性。实验结果对文本段识别和应用有重要意义。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0230
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2818-2820,2844
文章编号: 1001-3695(2019)09-056-2818-03
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
王孝男, 张利, 何思楠. 复杂场景文本段识别 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2818-2820,2844. (Wang Xiaonan, Zhang Li, He Sinan. Text segmentation based on integration of CTC and attention [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2818-2820,2844. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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