【摘 要】
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近年来基于深度学习的发展,光学字符识别(Optical character recognition, OCR)技术在性能和方法上都有了很大的进展。但其难以针对图像中某些特定文本进行识别,尤其在实际场
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近年来基于深度学习的发展,光学字符识别(Optical character recognition, OCR)技术在性能和方法上都有了很大的进展。但其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,本文提出一种基于循环神经网络的BLSTM-CRFs模型。首先利用双向长短时记忆(Bidirectional long short-term memory, BLSTM)网络捕获OCR识别结果序列的上下文信息,得到特征序列;然后结合条件随机场(Condition random field, CRF)建模特征与标签的关系,进行标签预测,通过标签即可得到特定文本。实验结果表明,该方法在云南电力提供的场景图像数据集YNIDREAL上可以达到88.52%的准确率。相较于条件随机场模型,准确率提高16.39%,证明了本方法的可行性和鲁棒性。
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