【摘 要】
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作为日常信息传输的重要载体,文本图片在我们的日常生活中无处不在,这些图片通常包含大量的个人隐私信息,例如电话号码、家庭住址、ID号以及各类帐户信息。一旦犯罪分子获得了包含此信息的图片,就很容易造成隐私泄露并导致严重的个人财产损失。因此,为了防止文本敏感信息被泄漏,近些年研究人员设计了多种文字清除方法,这些方法能够在一定程度上去除图片中的敏感文字,但是依然存在文字擦除不干净、背景破坏严重等问题。本文
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作为日常信息传输的重要载体,文本图片在我们的日常生活中无处不在,这些图片通常包含大量的个人隐私信息,例如电话号码、家庭住址、ID号以及各类帐户信息。一旦犯罪分子获得了包含此信息的图片,就很容易造成隐私泄露并导致严重的个人财产损失。因此,为了防止文本敏感信息被泄漏,近些年研究人员设计了多种文字清除方法,这些方法能够在一定程度上去除图片中的敏感文字,但是依然存在文字擦除不干净、背景破坏严重等问题。本文主要围绕这些问题对文字清除算法展开研究。主要工作包括以下方面:1、本文提出了一种基于GAN的文本清除网络--TRNet,通过优化生成器、判别器以及综合损失函数的配置,解决了文本去除不完全、颜色失真、背景纹理丢失以及文本区域存在浮雕等问题;2、此外,我们还基于TRNet设计了可选择区域文字去除方法,能够在去除敏感文字的同时保留非敏感文字。与此同时,我们设计了patch100的判别器模型,以解决大字体清除不干净的问题;3、为了简化数据标注流程同时增强训练数据集分布,我们提出了端到端文字合成方法,该方法能够端到端的生成文字敏感区域文字数据集,合成后的数据作为文字清除训练集的补充,使得文字清除模型性能有较大的提升。与此同时,我们还优化了训练集的合成,在一定程度上解决了因为文字边缘像素梯度较大引起的伪影问题。
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