【摘 要】
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联机手写文本行识别一直是许多科研与工程研究的热点课题。不同于英文文本手写识别任务,中文文本的字符类别更多,连笔字、相近字更难区分,且文档书写时普遍有较长的文本长度,这给识别精度与速度都带来巨大困难。随着各种深度学习方法的逐渐推进,近几年基于图像的文本行识别方法取得了一定进展,但这些方法往往需要尺寸更大的图像来保留更多细节特征。同时手写数据存在大量长文本行,这也导致整体的数据图像尺寸宽度更长。在联机
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联机手写文本行识别一直是许多科研与工程研究的热点课题。不同于英文文本手写识别任务,中文文本的字符类别更多,连笔字、相近字更难区分,且文档书写时普遍有较长的文本长度,这给识别精度与速度都带来巨大困难。随着各种深度学习方法的逐渐推进,近几年基于图像的文本行识别方法取得了一定进展,但这些方法往往需要尺寸更大的图像来保留更多细节特征。同时手写数据存在大量长文本行,这也导致整体的数据图像尺寸宽度更长。在联机中文手写文本行实时识别中,尺寸大的图像要花费更长时间识别,极易造成识别系统的卡顿,影响用户使用体验,用这种方法实现流畅的联机手写文本实时识别非常困难。本文对目前联机中文手写文本行实时识别在精度与速度上的不足进行优化改进,主要贡献与内容为:1.本文设计了两种文本行识别模型:一种是通用文本行识别模型CRNN-E128,主要对卷积神经网络进行设计并用于手写文本识别;另一种是基于图卷积的文本行识别模型CNN-GCN,该方法在基于图像的手写文本行识别上利用图卷积对时间步节点间进行图建模。同时本文设计了四种不同的基于图卷积的联机中文手写文本行识别模型,对比分析不同情况下的图卷积建模效果。在CASIA-OLHWDB和ICDAR-2013竞赛数据集上的实验表明,本文提出的CRNN-E128模型取得目前较高精度（CR值分别为97.35与94.49,AR值分别为96.43与93.45）;CNN-GNN模型舍弃循环神经网络,避免循环神经网络中大量循环操作带来的耗时,模型在取得较好精度的前提下执行速度更快。2.本文提出一种局部特征图动态更新的方法用于联机手写中文文本行实时识别。根据新书写的笔画进行局部卷积和局部更新操作,从而得到当前时刻的新特征图。这样操作避免了大量重复计算、提高了识别速度,使识别更加流畅,从而实现书写流畅、不卡顿的实时识别。另外,本文提出的实时识别方法可以解决倒插笔的问题,并且在不损失任何精度的情况下大幅提高实时识别速度。值得注意的是,本文提出的实时识别方法在大幅提高实时识别速度的前提下,保持了原始识别精度,并解决了倒插笔问题。在CASIA-OLHWDB和ICDAR-2013竞赛数据集上的实验表明,与传统文本行实时识别方法相比,本文的实时识别速度成倍数级提高。在通用模型上的实时识别速度提高为4.08倍,在基于图卷积的模型上提升为7.31倍,让大尺寸文本图像可以流畅地实时识别。
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