CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 手写汉字脱机识别的困难手写汉字脱机识别跟印刷汉字识别系统同属光符阅读器OCR的范畴。它们的识别对象都是二维的方块汉字,工作原理相同,系统构成也基本相似,但手写汉字脱机识别问题更多,困难更大。 手写汉字脱机识别为什么那么困难呢?我们认为:最根本的原因是手写汉字的字形变化太大!我国有...
CTC alignment为我们提供了一个很自然的方法,可以将每个时间步长的概率转换为输出序列的概率。下图展示了大致的整个流程。 对于一对输入输出(X,Y)来说,CTC的目标是将下式概率最大化 解释一下,对于RNN+CTC模型来说,RNN输出的就是概率 ,t表示的是RNN里面的时间的概念。乘法表示一条路径的所有字符概率相乘,加法表示...
CRNN共由三部分组成,包括卷积层(CNN)、循环层(RNN)、CTC loss层。结构图如下: 其中卷积层用CNN提取特征,循环层使用双向RNN(BLSTM)对特征序列进行预测,对序列中的每个特征向量进行学习,并输出预测标签(真实值)分布,CTC转录层则是使用 CTC 损失,把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。 1、卷积层 ...
CTC全称Connectionist temporal classification,是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法,用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中,它实际上就是模型对应的损失函数。 传统监督学习算法面临的问题: 假设输入序列为x=[x1,x2,x3,…,xt],对应的输出序列y=[y1,y2,y3,…,yt] x和y的长度是可...
回顾上文着重点讲到了在OCR任务中采用的 CNN+RNN 的网络结构,即深度 CNN 进行图像的局部特征提取与卷积部分的特征序列。 本文接上文所描述,继续分享CTC文本识别的原理以及常规公式。 CTC 原理介绍 对于输入 X 和 输出标签 Y 长度都不一致且变换的情况,CTC 提供解决方案为:对于一个给定的输入序列 X ,CTC 给出...
手写文本识别是一种将手写文字转化为可识别的文本的技术。它通常使用卷积神经网络(CNN)结合长短期记忆网络(LSTM)和连接时序分类(CTC)的方法来实现。 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,...
采用文本识别网络CRNN+CTC。CRNN全称为卷积循环神经网络，将特征提取，序列建模以及转录整合到统一的模型...
RNN 进行时序分类时,不可避免出现冗余信息,如图 3-1 所示,5 个时间步分别被识别为 [a,a,a,b,b],然后将重复的字符合并为 “ab”,但是对于如 book 等字符,合并字符后变成了 bok ,显然不行,所以 CTC 使用 blank 机制解决这个问题。 blank 机制原理:以“-”符号代表 blank,RNN 输出序列时,在文本标签中的...
语音识别是另一个重要的领域,RNN在语音识别中主要用于序列建模,它能够利用前面的音频片段预测当前的音频片段。这种方法被称为CTC(Connectionist Temporal Classification),它可以将输入的声音信号转换为相应的文字。 4.3 时间序列预测 时间序列预测是一种预测未来数据的方法,它在金融领域、气象学和交通管理等领域中得到广泛...
楚识OCR技术结合了CNN强大的特征提取能力和RNN有效的序列建模方法,以及CTC损失函数在序列对齐方面的优势,实现了对印刷体文本行的高效准确识别。无论是清晰还是模糊的文本图像,无论是标准还是非标准的字体和排版方式,楚识OCR都能提供稳定可靠的识别结果。 2.2 端到端训练 ...