基于CTPN的网店工商信息提取系统的研究和实现

基于CTPN的网店工商信息提取系统的研究和实现

摘要：本文提到的系统首先对图片进行预处理，消除水印等图片噪声，将图像二值化。CTPN 利用同一文本线的字符可以互用上下文的特点，降低了检测难度。DenseNet在ResNet的基础上进行改进，减少了参数，改善了神经网络的性能。使用CTPN进行文本检测，使用DenseNet和CTC进行文本识别，获得了较高的准确率。

关键词：文本检测；文本识别；CTPN

0 引言

深度学习最广泛的应用之一是文档的文字检测和识别。文字检测的主要功能为从图像中找到文字区域、并将文字区域分离出来；文字识别的主要功能为从分离出来的图像进行文字識别。处理流程一般分为预处理和识别。图片的文字往往携带重要信息，网店工商执照包含该网店的企业注册号和类别等信息。网店营业执照要以图片形式在店铺进行公示，本系统致力于读取不同形式营业执照的有用信息，为利用深度学习完成其他场景的任务提供参考。

1 预处理

网店营业执照的特点是文字排列整齐、噪声小，但要提取的有用部分位置不固定，并且中文、数字多形式混杂排列，水印位置不固定，因此需要通过预处理提高图像质量。

1.1 关闭图像Alpha通道

图像为含有Alpha通道的PNG格式，Alpha值默认为0，即图片“透明”，如果用Opencv打开图片，会丢失Alpha通道，导致图像质量降低。以RGBA图像格式打开图像并添加同等大小的白色背景能避免这一问题。水印处理的常用策略有图像降噪、拷贝攻击等[1]，对应的算法如快速最近邻匹配、模板匹配都已十分成熟。观察到网店企业执照的水印具有位置不统一、颜色相同的特点，采取遍历图像矩阵，将水印对应矩阵元素的RGB值改为[255，255，255]。

1.2 图像降噪

图像降噪一般包括滤波和二值化，目的都是增强图像的效果，对图像二值化处理提高了识别速度。Opencv中，自适应阈值二值化函数adaptiveThreshold（）通过某个像素的邻域以确定这个像素应该具有的阈值，保证图像中各个像素的阈值更加准确。在灰度图像中，将图像分成多个小块来计算阈值往往会得出图像的轮廓。

2 文字检测和识别

目前有很多开源的OCR引擎，Google的Tesseract-OCR就是其中之一，它最早由惠普公司在1994年开发，经Google公司优化后，能够兼容更多语言的字符识别[2]。该方法首先检测字符区域的轮廓和子轮廓，将其集成为块区域，从块区域中得到文本行，通过识别单词训练自适应分类器识别单词，但对中文字符的识别率不高。直到最新版本采取了深度学习，这一情况才得到改善，但也加大了性能的消耗。本文采取CTPN方法进行文字检测。

2.1 CTPN方法介绍

文本检测的难点在于对一个完整的文本线的检测，同一文本线的字符可能存在差异大、距离远的情况，每条文本线的长度可能不同，难度比检测单个目标更大。传统方法是先检测字符，再连成文本，其缺点是没有考虑到上下文，并且步骤复杂。CTPN方法考虑到同一文本行上的不同字符可以由上下文表示，因此只预测文本在竖直方向上的位置，使用RNN和CNN进行序列的特征识别和深度特征提取，从而提高了检测的鲁棒性[3]。CTPN方法将候选区域产生的滑窗的宽度设为固定值，并在RPN网络后添加一个LSTM连接全连接层，从而将坐标回归减少为一个。它的步骤如下：

（1）使用VGG16作为提取特征，得到大小是W×H×C的特征映射。在该映射上设置大小是3×3的滑窗。每个窗口都得到一个长度为3×3×C的特征向量；

（2）将特征输入一个双向LSTM中，得到长度为W×256的输出；

（3）输出层部分包含三个输出，分别是2k个垂直坐标（vertical coordinate），2k个评分（score），

k个边缘细化（side-refinement）。使用一个标准的非极大值抑制算法来滤除多余的文本框。本行构造算法合并成文本行。

2.2 文本检测训练

采用CTPN算法框架，在数据集上对VGG-Net[4]进行训练，训练所用平台为Ubuntu18.04系统，在GTK TITAN X下进行50000次迭代。

3 文本识别

构建文本识别数据库是进行模型训练的基础[5]，当前流行的一种方法是利用CNN（卷积神经网络）和LSTM结构进行数据提取，ResNe是CNN的一种，由微软公司提出，解决了网络加深时梯度消失的问题。DenseNet则是在ResNet的基础上，在保证网络中层与层之间最大程度的信息传输的前提下，将所有层连接起来，由于每一层的输入来自前一层的输出，使得梯度的传递更加有效、参数更少，CTC（Connectionist temporal classification）通过在标注符号集添加一个空白符号，能够直接输出序列预测的概率。将ResNet和CTC结合进行文本识别，可以减少文本定位的工作。数据集利用中文语料库，通过字体、大小和灰度等变化随机生成，包含汉字、字母和标点符号等字符，图片的分辨率统一设置为280×32。

3.1 结果

训练集损失值为3.38%，测试集准确率为98.03%。对图1的识别结果如图2所示。

4 结论

CTPN方法利用文字序列的特点降低了检测难度。网店工商执照往往包含网店的重要信息，将这些信息进行提取形成结构化的文档，既能简化管理人员的工作，还能为顾客提供参考。系统的不足之处是对拍摄角度较差的图片的识别率较低，但下一步的研究会对其进行改进。参考文献：

[1] 馬颖颖。数字水印攻击方法的一些研究[D].杭州：杭州电子科技大学，2011.

[2] 万松。基于Tesseract-OCR的名片识别系统的研究与实现[D].广州：华南理工大学，2014.

[3] Zhi Tian，Weilin Huang，Tong He，et al.Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network [M].Cham：Springer International Publishing，2016：56-72.

[4] 常玲玲，马丙鹏，常虹，等。深度网络结构在行人检测任务中的性能对比[J].计算机仿真，2017，34（7）：373-377+411.

[5] 方清。基于深度学习的自然场景文本检测与识别[D].成都：电子科技大学，2018.

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/g9fl.html