【摘 要】
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证照作为公民的身份凭证,在金融、交通和医疗等领域都应用广泛。由于人工查验效率低下,难以适应日益加快的国际化进程,因此亟需实现证照的自动化查验。然而,证照种类繁多,版面结构复杂多样,证照表面印有复杂的背景图案和防伪特征并且常常出现字符污渍和缺损等情况,给现有算法带来了巨大的挑战。针对以上问题,本文提出了一套适用于证照的结构化识别算法。针对证照中细长文本检测困难问题,本文提出了一种分组多路可选择卷积,
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证照作为公民的身份凭证,在金融、交通和医疗等领域都应用广泛。由于人工查验效率低下,难以适应日益加快的国际化进程,因此亟需实现证照的自动化查验。然而,证照种类繁多,版面结构复杂多样,证照表面印有复杂的背景图案和防伪特征并且常常出现字符污渍和缺损等情况,给现有算法带来了巨大的挑战。针对以上问题,本文提出了一套适用于证照的结构化识别算法。针对证照中细长文本检测困难问题,本文提出了一种分组多路可选择卷积,提升网络对文本实例的整体感知能力并减少无关背景或前景噪声的引入;针对文本实例容易粘连或断开的问题,提出了一种基于判别损失引导的文本检测方法,增加不同文本实例特征表示区分度,减少同一文本实例特征表示差异。结合上述算法,本文设计并实现了一个文本检测网络,其能精确定位各类证照中的文本实例。针对证照中花纹干扰和字符污损问题,本文提出了一种基于Transformer编码器的序列建模方法,通过掩码训练来挖掘文本字符之间的语义相关性;针对词汇依赖导致的无语义文本识别错误问题,提出了一种联合上下文特征与视觉特征的序列解码方法,赋予上下文特征与视觉特征不同权重。结合上述算法,本文设计并实现了一个序列文本识别网络,其能准确识别证照中的各类文本,并具有较强的抗干扰能力。针对证照版面结构复杂多样的问题,本文融合视觉、文本和位置等多种信息对文本实体进行编码,丰富其特征表示,进一步通过Bi LSTM建模文本实体之间的关联信息和布局信息;针对现有算法耗时高的问题,本文提出一种基于文本实体分类的解码方法,简化了解码流程。结合上述算法,本文建立了由特征编码、关系建模和解码预测三个部分构成的关键信息提取网络,其能从识别结果中提取出关键文本。在真实证照数据集上进行实验,结果表明本文提出的文本检测算法的F1值达到92.9%,文本识别算法准确率为94.6%,关键信息提取算法在卡式证件数据集和护照数据集上F1值分别达到了97.9%和95.6%,都要优于目前流行的算法。
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