面向古籍文档分析的文字检测识别与阅读顺序理解

来源 :华南理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:red0035
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古籍作为承载着数千年中华文明的载体,是珍贵且不可再生的瑰宝。基于深度学习的古籍文档分析与识别可以极大的减少人力财力,对于高效率的透彻数字化工作具有重要意义。古籍文档分析与识别可以认为是光学字符识别的一个分支,然而由于版面布局多样、图片质量低且噪声大等挑战,针对古籍文档的研究得到比较少的关注。本文基于中文古籍文档数据集中存在的挑战,提出了新的解决方案。主要研究工作和创新如下:(1)针对中文古籍文档数据集稀缺以及古籍文档的识别问题,本文首次公开带有字符级别标注、文本行级别标注以及版面标注的中文古籍文档数据。在古籍文档识别上,本文设计端到端的文字检测识别及版面分析网络,模型输出版面分析以及字符检测识别结果。该方法通过后处理将检测字符进行组合,得到文本行的检测结果。针对单字符识别率低的问题,本文提出了语义纠正机制,利用隐式语言建模纠正错误识别的单字符,进一步提升识别性能。本文通过实验验证全卷积网络在版面分析的有效性,以及在中文古籍文档识别上基于字符定位的方法有效性。(2)针对缺少中文古籍阅读顺序标注数据,本文构建了不同场景的阅读顺序数据集;针对文档阅读顺序检测中单字符数目多且存在多种版面布局的挑战,本文提出了字符关系预测网络以及文本行关系预测网络的两阶段方法。字符关系预测网络基于单字符构造图,使用图推理网络预测各个区域子图的字符连接关系;基于序列到序列模型的文本行关系预测网络,仅使用文本行几何坐标信息即可得到准确的文本行阅读顺序,而不需要利用版面分析结果或使用其它启发式规则;同时本文提出了数据增强技巧,提升了模型在少数据量情况下的性能。实验验证了本文方法的有效性。综上所述,本文构建了带有多种标注的中文古籍文档数据集,同时提出了端到端的文档检测识别方法和阅读顺序检测方法。本工作希望能为古籍文献内容保护做出贡献,同时推动中文古籍数字化领域的发展,并对文档智能的相关研究人员产生启发。
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