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面对当前使用现存的文本识别技术无法对残缺文本进行精准识别的问题,提出使用 图像修复的方式将残缺文本重构为完整文本,再使用现由于文本识别技术进行识 别。上述思想,从理论上讲能够解决残缺文本识别的问题。但是,由于现有的图像 修复技术对图像的前景和背景同时修复,使得背景的修复对文本结构造成影响,最 终导致文本结构修复错误,从而无法对其进行正确识别。因此,该成果中提出了适 用于残缺文本的图像修复算法。该算法摒弃了传统图像修复算法同时修复背景和前 景的思想,在修复过程中逐步将背景和文本结构进行分离,使算法只关注于文本结 构的重构,减少了背景修复对文本结构重构的影响,提升了残缺文本的重构能力。 同时,算法在在训练时受重构损失和语义损失的共同监督,使其具备语义推理能力, 进一步提升了残缺文本的重构能力。最后,现存的文本识别技术对该成果中提出的 图像修复算法进行重构后的残缺文本能够进行正确识别,解决了当前文本识别技术 无法对残缺文本进行正确识别的问题。
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