對(duì)文檔圖像的自動(dòng)處理能大大減輕人的勞動(dòng)。文檔圖像的文本行分割是字符識(shí)別、關(guān)鍵詞檢索等文檔分析和識(shí)別系統(tǒng)的重要部分,是提升字符識(shí)別效果的關(guān)鍵,對(duì)文檔的數(shù)字化存儲(chǔ)來(lái)說(shuō)意義非凡。對(duì)于無(wú)約束的手寫(xiě)文檔圖像,其文本行之間的交疊,文本字符大小不一、以及文本行不同的傾斜角度和不同程度的彎曲等,都給手寫(xiě)文檔行的分割造成了困難,因此,無(wú)約束文檔圖像的文本行分割仍然是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像分割等領(lǐng)域取得了令人矚目的成就�；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法猶如雨后春筍般大量涌現(xiàn)。針對(duì)手寫(xiě)文檔圖像的文本行分割,本文提出兩種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本行分割方法,結(jié)合后處理操作,能夠有效地處理文本行分割中存在的粘連、傾斜及字符大小不一等問(wèn)題。本文主要工作如下:第一,提出一種基于語(yǔ)義分割的文本行提取方法,將文檔圖像分為文本主體區(qū)域和背景區(qū)域,主干網(wǎng)絡(luò)采用經(jīng)典的VGG16,通過(guò)增加批量歸一化層及采用空洞卷積對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),用跳躍連接的方式結(jié)合淺層特征信息,構(gòu)建了用于語(yǔ)義分割的全卷積網(wǎng)絡(luò),對(duì)卷積網(wǎng)絡(luò)輸出的概率圖進(jìn)行二值化,得到不同文本行的文本主體區(qū)域,結(jié)合提取的結(jié)果,依據(jù)最近鄰原則對(duì)文本連通部件進(jìn)行分... 

【文章來(lái)源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

文檔內(nèi)容提取的一般過(guò)程

文檔圖像預(yù)處理與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹72文檔圖像預(yù)處理與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹文檔圖像的二值化在文檔圖像的自動(dòng)處理過(guò)程中意義非凡，是文檔分析系統(tǒng)的重要預(yù)處理步驟。歷史文檔在保存的過(guò)程中會(huì)受到人為或者外界因素的影響而出現(xiàn)退化，例如，古籍文獻(xiàn)會(huì)遭受非人為因素的侵蝕和造成文檔質(zhì)量低下，例如現(xiàn)墨水?dāng)U散、退色、起皺等現(xiàn)象。在將文檔掃描為圖像的過(guò)程中，圖像的扭曲，或者由于光照的因素而產(chǎn)生對(duì)比度變化以及燈光變化產(chǎn)生的噪聲等都會(huì)造成掃描圖像的質(zhì)量下降。不同原因造成的低質(zhì)量文檔圖像如圖2-1所示。本章主要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)及文檔圖像的預(yù)處理方法，并給出文本行分割算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。圖2-1低質(zhì)量文檔圖像Figure2-1Degradeddocumentimages2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)2.1.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutionalneuralnetwork，CNN）主要用來(lái)處理時(shí)間序列、圖像等具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)[41]。上世紀(jì)80年代就有相關(guān)學(xué)者展開(kāi)了這方面的研究，YannLeCun等人構(gòu)建的LeNet-5是現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形。GPU等硬件設(shè)備的更新發(fā)展以及許多深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架的出現(xiàn)為卷積網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用提供了基矗2012年，著名的AlexNet的提出再次提升了其關(guān)注度，AlesNet的貢獻(xiàn)在于采用了ReLu，該網(wǎng)絡(luò)獲得了ILSVRC的第一名，從那以后，深度學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)始在許多領(lǐng)域嶄露頭角，屢屢在各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)比賽中

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文8獲得令人矚目的成績(jī)。如圖2-2所示為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入圖像通過(guò)一系列的卷積、激活以及池化操作，最后利用全連接層進(jìn)行分類。首先對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。圖2-2標(biāo)準(zhǔn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Figure2-2Astandardconvolutionalneuralnetwork（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neuralnetwork）該模型的目標(biāo)是通過(guò)學(xué)習(xí)參數(shù)的值，來(lái)近似某個(gè)函數(shù)。圖2-3所示為一個(gè)人工神經(jīng)元模型，該模型包含n個(gè)輸入12,...nxxx，n個(gè)權(quán)值12,...nwww，b和y分別表示偏置和輸出。該神經(jīng)元接收一個(gè)向量作為輸入，得到一個(gè)標(biāo)量輸出，其計(jì)算如式（2.1）所示，其中f()表示激活函數(shù)，W和X分別為表示權(quán)值和輸入。圖2-3人工神經(jīng)元模型Figure2-3Modelofartificialneuron()()TiiiyfWXbfwxb（2.1）圖2-4所示的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最左側(cè)為輸入層神經(jīng)元，第二層和第三層為隱層，最右側(cè)為輸出層神經(jīng)元。每一層的輸入輸出均可看作向量。具有一個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稱之為淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有一個(gè)以上隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稱之為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。分類網(wǎng)絡(luò)一般包含特征提取功能和分類功能，分別由卷積層和全連接層來(lái)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。此外，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可單獨(dú)用于分類任務(wù)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割問(wèn)題研究綜述[J]. 張祥甫,劉健,石章松,吳中紅,王智.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(15)
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碩士論文
[1]基于圖論的掃描圖像文本行分割與矯正[D]. 鐘巧.湖南大學(xué) 2017



本文編號(hào)：2985301