基于循环神经网络的图像特定文本抽取方法_人工智能

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:

自顶向下（Top down）分析法
自底向上（Bottom up）分析法
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 $x={x_1, x_2, ..., x_n}$ , 来预测对应的标签序列 $y={y_1, y_2, ..., y_n}$ , 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 $y={y_1, y_2, ..., y_n}$

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.

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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