无分割蒙古传统OCR：序列到注意力模型的高效识别

本研究论文关注于蒙古族传统印刷文本的光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）技术，特别是在解决蒙古文字图像分割难题上的创新方法。当前的蒙古OCR系统普遍依赖于图像分割步骤，然而蒙古文的字形结构复杂，分割过程相对困难，导致这类方法成本高昂且易出错。作者提出了一个基于序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）模型并集成注意力机制的无分割解决方案。 在论文中，作者将OCR任务重新定义为序列到序列映射问题，即输入的蒙古文单词图像被视为一系列连续的图像帧，而输出的文本字符串则视为一系列字母的序列。这种转变摒弃了传统的逐字符或逐像素的分割过程，转而利用深度学习框架中的Seq2Seq模型，该模型能够捕捉输入和输出之间的长期依赖关系，并通过注意力机制动态聚焦于输入的关键部分，从而提高识别精度。 注意力机制使得模型能够根据不同部分的重要性给予不同的权重，这对于处理像蒙古文这样的多变字符语言至关重要。这种方法的优势在于它能够处理不同形状和大小的蒙古字母，同时减少了由于分割不精确带来的错误可能性。 实验结果表明，提出的无分割蒙古传统OCR方法在处理印刷文本时表现出较高的识别效率和准确性。相比于现有基于分割的方法，新方法不仅简化了流程，降低了计算成本，还提高了识别性能，对于蒙古文化资源的数字化和利用具有重要意义。 总结来说，这篇研究论文的核心贡献在于提出了一种创新的OCR技术，利用序列到注意力模型解决了蒙古文印刷文本的识别问题，这在推动蒙古族文化数字化和降低OCR技术应用门槛方面具有重大价值。