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OCR案卷识别

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一、OCR识别预处理:灰度化(如果是彩色图像)、降噪、二值化、字符切分以及归一化这些子步骤。经过二值化后,图像只剩下两种颜色,即黑和白,其中一个是图像背景,另一个颜色就是要识别的文字了;降噪在这个阶段非常重要,降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。字符切分则是将图像中的文字分割成单个文字——识别的时候是一个字一个字识别的。如果文字行有倾斜的话往往还要进行倾斜校正。归一化则是将单个的文字图像规整到同样的尺寸,在同一个规格下,才能应用统一的算法。

二、特征提取和降维:特征是用来识别文字的关键信息,每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说,这个特征提取是比较容易的,因为数字只有10个,英文字母只有52个,都是小字符集。对于汉字来说,特征提取比较困难,因为首先汉字是大字符集,国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个;第二个汉字结构复杂,形近字多。在确定了使用何种特征后,视情况而定,还有可能要进行特征降维,这种情况就是如果特征的维数太高(特征一般用一个向量表示,维数即该向量的分量数),分类器的效率会受到很大的影响,为了提高识别速率,往往就要进行降维,这个过程也很重要,既要降低维数吧,又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量(以区分不同的文字)。

三、分类器设计、训练和实际识别:分类器是用来进行识别的,就是对于第二步,对一个文字图像,提取出特征给分类器,分类器就对其进行分类,告诉你这个特征该识别成哪个文字。在进行实际识别前,往往还要对分类器进行训练,这是一个监督学习的案例。

四、OCR识别后处理:后处理是用来对分类结果进行优化的,第一,分类器的分类有时候不一定是完全正确的,比如对汉字的识别,由于汉字中形近字的存在,很容易将一个字识别成其形近字。后处理中可以去解决这个问题,比如通过语言模型来进行校正——如果分类器将“在哪里”识别成“存哪里”,通过语言模型会发现“存哪里”是错误的,然后进行校正。第二,OCR识别图像往往是有大量文字的,而且这些文字存在排版、字体大小等复杂情况,后处理中可以尝试去对识别结果进行格式化,比如按照图像中的排版排列。

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