王日花（中國(guó)傳媒大學(xué)，北京 100024）

0 引言

近年來(lái)，移動(dòng)互聯(lián)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)飛速發(fā)展，倒逼傳統(tǒng)行業(yè)向智能化、移動(dòng)化的方向轉(zhuǎn)型［1-2］。隨著運(yùn)營(yíng)集約化、數(shù)字化的逐漸鋪開(kāi)，尤其是以O(shè)CR 識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘等為代表的人工智能技術(shù)逐漸深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為用戶帶來(lái)持續(xù)的經(jīng)濟(jì)效益和品牌效應(yīng)。圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域作為提升公共服務(wù)的一個(gè)窗口，面臨著新技術(shù)帶來(lái)的沖擊，必須加強(qiáng)管理創(chuàng)新，積極打造智能化的圖書(shū)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)［3-5］，滿足讀者的個(gè)性化需求。無(wú)論是高校圖書(shū)館還是公共圖書(shū)館，都需加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)能力的建設(shè)，并與圖書(shū)館內(nèi)部的信息化系統(tǒng)打通，優(yōu)化圖書(shū)館傳統(tǒng)的服務(wù)模式，提升讀者的借閱體驗(yàn)。

影像分類和錄入紙質(zhì)材料是圖書(shū)館的常態(tài)生產(chǎn)需求，比如：拍照的圖書(shū)文本和借閱證件信息的分類與錄入，會(huì)消耗大量人力、物力和時(shí)間成本，影響業(yè)務(wù)流程的效率和用戶體驗(yàn)。人工錄入的效率和準(zhǔn)確性低，且易受館員情緒影響。長(zhǎng)期從事繁瑣機(jī)械的錄入工作，對(duì)于館員是極大的心理負(fù)擔(dān)。智能OCR 利用機(jī)器24 h 連續(xù)工作，不受時(shí)間限制，可解決上述圖書(shū)館業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)，提高影像處理效率。

1 傳統(tǒng)OCR識(shí)別技術(shù)介紹

光學(xué)字符識(shí)別（Optical Character Recognition，OCR）指自動(dòng)識(shí)別圖像中的文字內(nèi)容，屬于人工智能機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要的分支［6-8］，即把文本、卡證等載體上的文字通過(guò)光學(xué)等技術(shù)手段轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)的電子化數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)OCR 識(shí)別采用統(tǒng)計(jì)模式，處理流程較長(zhǎng)，包括圖像的預(yù)處理、二值化、連通域分析、版面分析、行切分、字切分、單字符識(shí)別和后處理等步驟。典型的傳統(tǒng)OCR識(shí)別流程如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)OCR識(shí)別技術(shù)流程

傳統(tǒng)OCR識(shí)別方法存在諸多弊端，匯總?cè)缦拢?/p>

a）在進(jìn)行版面分析時(shí)，使用大量的規(guī)則，導(dǎo)致程序維護(hù)成本很高。

b）行業(yè)域分析完全依靠圖像二值化得到的二值圖，對(duì)于掃描文檔效果尚可，面對(duì)手機(jī)拍攝和高拍儀取圖時(shí)，難取得效果良好的二值化圖，造成二值化過(guò)程中大量信息的丟失。

c）傳統(tǒng)OCR技術(shù)包含8個(gè)模塊，如圖1所示，其中任何一個(gè)模塊的不完善都會(huì)產(chǎn)生誤差，誤差的累積將導(dǎo)致識(shí)別率大幅下降。

d）傳統(tǒng)OCR識(shí)別靈活性差，對(duì)于自然場(chǎng)景下拍攝的復(fù)雜樣本基本無(wú)法處理，沒(méi)有修改提升空間，可用性不高。

e）傳統(tǒng)的方法將OCR系統(tǒng)割裂成過(guò)多的環(huán)節(jié)，倚重人工規(guī)則，需要在每個(gè)環(huán)節(jié)上引入人工干預(yù)并根據(jù)場(chǎng)景設(shè)定方法參數(shù)，難做到端到端的訓(xùn)練。

深度學(xué)習(xí)算法可以有效地規(guī)避傳統(tǒng)OCR 識(shí)別的不足，通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，挖掘數(shù)據(jù)的分布式特征表示。借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人腦進(jìn)行分析、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，即模仿人腦機(jī)制來(lái)分析圖像、聲音和文本等數(shù)據(jù)，被廣泛應(yīng)用于人工智能的模型構(gòu)建和處理中。

2 基于深度學(xué)習(xí)的智能OCR識(shí)別概述

隨著2012 年Imagenet 競(jìng)賽采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的AlexNet奪得冠軍，深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)始應(yīng)用于圖像視頻領(lǐng)域?；谏疃葘W(xué)習(xí)的智能OCR 技術(shù)是一次跨越式的升級(jí)［9-12］，深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)整行識(shí)別，提升了OCR的識(shí)別率和識(shí)別速度，人工需要幾分鐘才能錄入的文本，智能OCR 技術(shù)可以秒速進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別。智能OCR識(shí)別技術(shù)對(duì)識(shí)別流程進(jìn)行了優(yōu)化，優(yōu)化后的識(shí)別流程包括檢測(cè)、識(shí)別和后處理3個(gè)主要步驟，如圖2所示。

圖2 智能OCR識(shí)別技術(shù)流程

基于深度學(xué)習(xí)的OCR 定位與識(shí)別通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM技術(shù)實(shí)現(xiàn)，可在灰度圖像上實(shí)現(xiàn)文字區(qū)域的自動(dòng)定位和整行文字的識(shí)別，解決了傳統(tǒng)OCR 技術(shù)中單字識(shí)別無(wú)法借助上下文來(lái)判斷形似字的問(wèn)題。此外，智能OCR 識(shí)別技術(shù)在低質(zhì)量圖片的容忍能力和識(shí)別準(zhǔn)確率方面得到了顯著的提升，可在印刷體低分辨率與模糊字符識(shí)別、印刷體復(fù)雜或者非均勻背景識(shí)別、印刷體多語(yǔ)言混合識(shí)別、印刷體藝術(shù)字體識(shí)別、手寫小寫數(shù)字識(shí)別、手寫大寫金額識(shí)別、手寫通用文本識(shí)別等場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高效的識(shí)別和分類?；谏疃葘W(xué)習(xí)的智能OCR 識(shí)別技術(shù)［13-15］支持移動(dòng)設(shè)備拍攝的圖像識(shí)別，可適用于對(duì)焦不準(zhǔn)、高噪聲、低分辨率、強(qiáng)光影等復(fù)雜背景。

除了在卡證識(shí)別、票據(jù)識(shí)別、表單識(shí)別、文檔識(shí)別，智能OCR 可應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)廣告推薦系統(tǒng)、UCG 圖片視頻過(guò)濾、醫(yī)學(xué)影像識(shí)別、街景路牌識(shí)別等。智能OCR 識(shí)別屬于多類分類問(wèn)題，場(chǎng)景復(fù)雜、挑戰(zhàn)性大；尤其是中文識(shí)別，字符集達(dá)到20 000 類，而英文數(shù)字加字母只有62類。影響OCR識(shí)別效果的因素較多，比如背景的復(fù)雜度、字體的種類、分辨率的高低、多語(yǔ)言混合度、字體的排列、變形和透視情況等。

3 智能OCR的關(guān)鍵技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用

3.1 移動(dòng)端適配和圖像質(zhì)量判斷

圖書(shū)館生產(chǎn)需求更多的發(fā)生在移動(dòng)端，用戶更喜歡用手機(jī)拍照后即可識(shí)別，智能OCR 技術(shù)綜合已有的信息化技術(shù)，可在各種移動(dòng)端實(shí)現(xiàn)適配。首先，基于輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端的取圖功能；其次，融合視頻流識(shí)別技術(shù)，即從視頻中識(shí)別出圖書(shū)館卡證的有效信息。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可高效地學(xué)習(xí)到邊緣情況，通過(guò)邊緣的檢測(cè)，得到物體的邊緣輪廓，然后通過(guò)邊緣跟蹤合并，保障識(shí)別效果。移動(dòng)端適配網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量很小，大多數(shù)的移動(dòng)端設(shè)備均支持，即使透視變換很嚴(yán)重的圖像也能很好地校正，保證移動(dòng)端識(shí)別的準(zhǔn)確率。

移動(dòng)端圖像的采集受光照強(qiáng)弱、拍攝抖動(dòng)、對(duì)焦方式等條件影響，有時(shí)會(huì)導(dǎo)致采集的原始圖像非常模糊，最終使得圖像無(wú)法被有效地識(shí)別?；诖?，需要將模糊的圖像阻擋在識(shí)別之前，使得系統(tǒng)資源被合理的利用。基于深度學(xué)習(xí)的圖像質(zhì)量判斷，提供一種圖像質(zhì)量判斷能力，通過(guò)CNN 學(xué)習(xí)得到輸入圖像質(zhì)量的分類，給出判斷的可信度。

3.2 多任務(wù)目標(biāo)檢測(cè)

角度檢測(cè)和文本檢測(cè)是文本識(shí)別的前提，可在雜亂無(wú)序、千奇百怪的復(fù)雜場(chǎng)景中準(zhǔn)確定位出角度、直線、圖章、文字等區(qū)域。由于圖像可能帶有一定角度，有的甚至有可能是90°以上傾斜或者倒立圖像，需要檢測(cè)出圖像的主方向角度；處理的圖像可能存在表格線，圖章等，都需要檢測(cè)出來(lái)；對(duì)于圖像中的文字行區(qū)域，需按照文本行檢測(cè)出每一塊的外接四邊形。傳統(tǒng)的方法是功能模塊分開(kāi)，各自采用不同的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行定位，所需的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模巨大，串行效率較低。為解決此問(wèn)題，可采用基于多任務(wù)（MultiTask）的FCN 檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，將角度檢測(cè)、直線檢測(cè)、圖章檢測(cè)、文字檢測(cè)融合在一個(gè)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，從輸出的特征圖中預(yù)測(cè)出需要檢測(cè)結(jié)果。

3.3 整行識(shí)別的核心技術(shù)

文字圖像是按照一定的規(guī)則和順序排列的，OCR可看成是一種與語(yǔ)音識(shí)別類似的序列識(shí)別問(wèn)題。基于與語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題類似，OCR 技術(shù)可視為時(shí)序依賴的詞匯或短語(yǔ)識(shí)別問(wèn)題。利用CNN+LSTM+Attention+CTC 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)端到端的整行文字識(shí)別，精度和效率均有較大提升，下面介紹2種常見(jiàn)的整行識(shí)別算法。

3.3.1 基于CRNN 的整行識(shí)別技術(shù)（CNN+LSTM+CTC）

基于聯(lián)結(jié)時(shí)序分類CTC（Connectionist Temporal Classification）訓(xùn)練RNN 的算法，在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域中相對(duì)于傳統(tǒng)算法具有顯著優(yōu)勢(shì)，所以嘗試在OCR 識(shí)別中借鑒CTC 損失函數(shù)。CRNN 就是其中代表性算法，CRNN 算法輸入100×32 歸一化高度的詞條圖像，基于7 層CNN 提取特征圖，把特征圖按列切分（Map-to-Se?quence），每一列包含512 個(gè)維度特征，輸入到兩層雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（每層包含256個(gè)單元格）進(jìn)行分類。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)CTC 損失函數(shù)的指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)字符位置與類標(biāo)的近似軟對(duì)齊。CRNN 借鑒語(yǔ)音識(shí)別中的LSTM+CTC 的建模方法，不同點(diǎn)是輸入的LSTM 特征，從語(yǔ)音領(lǐng)域的聲學(xué)特征（MFCC），替換為CNN 網(wǎng)絡(luò)提取的圖像特征向量。CRNN算法把CNN做圖像特征工程的潛力與LSTM 做序列化識(shí)別的潛力結(jié)合，既提取了魯棒特征，又通過(guò)序列識(shí)別避免了傳統(tǒng)算法中難度極高的單字符切分與單字符識(shí)別等問(wèn)題，同時(shí)序列化識(shí)別也嵌入時(shí)序依賴（隱含利用語(yǔ)料）。

智能OCR 識(shí)別技術(shù)通過(guò)改進(jìn)LSTM+CTC 算法，在CNN 一側(cè)，通過(guò)在卷積層采取類似VGG 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，減少CNN 卷積核數(shù)量的同時(shí)增加卷積層深度，既保證精度又降低時(shí)耗，同時(shí)加入BatchNorm 機(jī)制。在RNN一側(cè)，針對(duì)LSTM 有對(duì)語(yǔ)料和圖像背景過(guò)擬合的傾向，在雙向LSTM 單元層實(shí)現(xiàn)Dropout。在訓(xùn)練階段，針對(duì)CTC loss 對(duì)初始化敏感和收斂速度慢的問(wèn)題，采用樣本由易到難、分階段訓(xùn)練的策略。在測(cè)試階段，針對(duì)字符拉伸導(dǎo)致識(shí)別率降低的問(wèn)題，保持輸入圖像尺寸比例，根據(jù)卷積特征圖的尺寸動(dòng)態(tài)決定LSTM 時(shí)序長(zhǎng)度。

3.3.2 聯(lián)合CTC和Attention機(jī)制的整行識(shí)別

近年來(lái)，注意力機(jī)制廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像描述、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。就其在OCR 的應(yīng)用而言，注意力機(jī)制能夠?qū)崿F(xiàn)特征向量與原圖字符區(qū)域的近似對(duì)齊，聚焦詞條圖像特征向量的ROI，優(yōu)化深度網(wǎng)絡(luò)Encoder-Decoder 模型的準(zhǔn)確率。相比于CNN+LSTM+CTC 模型，注意力模型更顯式的把當(dāng)前時(shí)刻待分類字符與原圖位置對(duì)齊，也更顯式的利用前一時(shí)刻語(yǔ)料；注意力模型配合自回歸連接，除了精度提升，收斂速度也加快了。

聯(lián)合訓(xùn)練方案的精度更優(yōu)，且收斂速度與CTC 相當(dāng)，注意力機(jī)制就是采用基于內(nèi)容和歷史相結(jié)合的方法?；趦?nèi)容的方法利用上一步預(yù)測(cè)的字符向量和預(yù)測(cè)該向量的加權(quán)特征向量作為聯(lián)合特征，LSTM 的輸入也來(lái)源于聯(lián)合特征向量，并生成注意力機(jī)制的查詢向量。基于歷史的方法借助上一步的注意力，并利用CNN 模型提取上一步注意力的特征，生成注意力機(jī)制索引向量的部分內(nèi)容。除此，還在訓(xùn)練數(shù)據(jù)與技巧等方面做多處改進(jìn)，如引入圖像隨機(jī)填補(bǔ)、依據(jù)每個(gè)batch內(nèi)樣本動(dòng)態(tài)填補(bǔ)圖像長(zhǎng)度等。

3.4 多文檔圖像分割定位和智能分類

對(duì)于識(shí)別的各種票據(jù)、單據(jù)圖像，如果一次只能上傳識(shí)別一張，且需要指定圖像必須正立的，會(huì)大大影響用戶體驗(yàn)。多目標(biāo)分割定位技術(shù)，可同時(shí)對(duì)一張圖像上的不同目標(biāo)進(jìn)行分割定位，實(shí)現(xiàn)多種票據(jù)的同時(shí)識(shí)別。算法支持任意角度和任意方向的文檔，分割得到最佳擬合文檔的多邊形，做到最大限度的所見(jiàn)即所得，有利于后面的圖像校正和識(shí)別。

多圖像的智能分類運(yùn)用了分層特征融合方法，從圖像分割開(kāi)始就支持圖像的大類分割分類，然后基于圖像特征和OCR 文本特征進(jìn)行圖像類別的精分類。圖3是一種可注冊(cè)的圖像分類流程。

圖3 智能OCR多文檔圖像智能分類

3.5 識(shí)別結(jié)果結(jié)構(gòu)化

在各種場(chǎng)景中，要求不但要定位識(shí)別出圖像中文字，還需要將圖像分類到之前定義的版式中，方便圖像歸類和識(shí)別結(jié)果入庫(kù)。在版式分類模塊中，通過(guò)工具配置模板，然后利用模板信息對(duì)輸入圖像進(jìn)行匹配打分，提取最大的匹配分?jǐn)?shù)；當(dāng)分?jǐn)?shù)大于預(yù)定值時(shí)，則匹配成功，否則匹配不成功。整個(gè)版式匹配的算法流程圖如圖4所示。版式匹配分3個(gè)步驟。

圖4 智能OCR版式分類流程圖

第1 步就是利用提取的直線，分析出表格各個(gè)格子（Cell）和表格的結(jié)構(gòu)，將文字行納入該Cell。

第2 步，匹配表格結(jié)構(gòu)、行列數(shù)量、表格Cell 的相對(duì)尺寸、Cell 占的行數(shù)和列數(shù)，特別是需要匹配表格Cell內(nèi)部關(guān)鍵字。

第3步，計(jì)算線匹配分?jǐn)?shù)和表格線匹配分?jǐn)?shù)，計(jì)算關(guān)鍵字文本匹配分?jǐn)?shù)并加權(quán)相加后得到最終的匹配分?jǐn)?shù)。最后，計(jì)算所有的模板與識(shí)別結(jié)果的匹配分?jǐn)?shù)，匹配分?jǐn)?shù)最大者為表格分類結(jié)果，調(diào)用設(shè)定的多類識(shí)別核心，完成對(duì)應(yīng)內(nèi)容的二次識(shí)別。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)OCR 技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)行了分析，相比于傳統(tǒng)OCR，基于深度學(xué)習(xí)的智能OCR 技術(shù)具有識(shí)別準(zhǔn)確率更高、速度更快、無(wú)格式依賴、支持私有化快速部署等優(yōu)勢(shì)，深度學(xué)習(xí)算法和模型構(gòu)建也是OCR 應(yīng)用的關(guān)鍵。隨著智能OCR 技術(shù)不斷演進(jìn)，需要細(xì)化業(yè)務(wù)需求，和已有的信息化系統(tǒng)相結(jié)合，打造智能OCR 創(chuàng)新服務(wù)模型，解決實(shí)際生產(chǎn)中的痛點(diǎn)問(wèn)題［16-18］。以圖書(shū)和情報(bào)領(lǐng)域?yàn)槔浔旧淼男畔⒒接写嵘?，以O(shè)CR 為代表的智能化應(yīng)用相對(duì)不足；下一步，要以智慧圖書(shū)館建設(shè)為目標(biāo)，需要調(diào)研已有的OCR 識(shí)別應(yīng)用，強(qiáng)化更多識(shí)別模塊，以技術(shù)突破作為優(yōu)化圖書(shū)館業(yè)態(tài)的基礎(chǔ)，促進(jìn)管理模式的創(chuàng)新，不斷打造讀者滿意的圖書(shū)和知識(shí)服務(wù)。