空间变换+密集卷积:提升复杂场景下敏感文字识别效率
需积分: 19 55 浏览量
更新于2024-08-13
收藏 1.18MB PDF 举报
在当前互联网环境中,图片敏感文字识别面临诸多挑战,尤其是在多字体混合、形变、拉伸、左右结构字形和倾斜畸变等复杂场景下,传统的图像处理方法往往难以有效提取特征并实现高识别率。针对这一问题,本文提出了一种基于空间变换网络(Spatial Transformation Network, STN)和密集卷积神经网络(Dense Convolutional Neural Network, DCNN)的图片敏感文字识别方法。
空间变换网络被用来矫正图片中的文字变形和不规则排列,通过学习局部区域的映射关系,将原始图像转换为更易于处理的形式,有助于提高特征提取的精度。密集卷积神经网络则利用其丰富的层次结构,对图像进行深度学习,捕捉多尺度和多级别的特征,这对于处理复杂的文字形态至关重要。
作者采用了深度双向门控循环单元(Deep Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)来处理序列特征信息。这种网络结构能够同时考虑过去和未来的信息,从而更好地理解和预测文字的上下文,对于处理距离较宽或模糊的文字具有显著优势。此外,文中还采用了连接时域的CTC(Connectionist Temporal Classification)算法,这是一种无监督的序列标注技术,能够直接从序列数据中学习到最优的标注路径,进一步提高了识别准确率。
实验结果显示,该模型在Caffe-OCR中文合成数据集上达到了87.0%的识别准确率,而在CTW数据集上的表现更为出色,达到了90.3%。值得注意的是,整个模型的平均识别时间保持在每张图片26.3毫秒,显示了良好的实时性能。
总结来说,本文的研究创新性地结合了空间变换网络和密集卷积神经网络,以及深度双向GRU和CTC算法,成功地提升了敏感文字图片的识别效率和准确性,为实际应用提供了有效的解决方案。对于互联网内容监控、文档自动化处理等领域具有重要的实际价值。
2021-10-04 上传
2021-04-30 上传
2021-09-25 上传
2022-01-23 上传
2024-04-10 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38742954
- 粉丝: 10
- 资源: 916
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集