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第五章 深度学习

十二、光学字符识别（OCR）

2. 文字检测技术

2.1 CTPN（2016）

2.1.1 概述

CTPN全称Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network（基于连接文本提议网络的自然图像文本检测），是发表于2016年的用于OCR的一篇著名论文。直到今天这个网络框架一直是OCR系统中做文本检测的一个常用网络，极大地影响了后面文本检测算法的方向。该模型在自然环境下水平文字的检测方面有着良好的表现。其基本思想是先使用固定宽度（16像素）的小文本框对图像进行检测，得到一系列含有文字的区域，然后对这些区域进行合并，合并成大的、完整的文本框。

2.1.2 具体步骤

CTPN主要包含以下几个步骤：

• 检测文本。使用固定宽度为16像素的小区域（proposal）在原图像上移动检测，每个proposal使用10个锚点高度在11~273之间（每次除以0.7）。检测器在每个窗口位置输出k个锚点的文本/非文本分数和预测的y轴坐标（v）；

左：RPN提议。右：细粒度的文本提议。

• 利用RNN连接多个proposal。检测出文本区域后，将这些小的文本区域进行连接。为了避免对与文本模式类似的非文本目标（窗口，砖块，树叶等）的误检，使用了双向LSTM（LSTM是RNN变种）利用前后两个方向上的信息对proposal进行连接。引入RNN进行连接操作，大大减少了错误检测，同时还能够恢复很多包含非常弱的文本信息的遗漏文本proposal；

• 边沿细化。完成连接后，对边沿进行细化处理，当两个水平边的proposal没有完全被实际文本行区域覆盖，或者某些边的提议被丢弃。通过连接其文本/非文本分数为>0.7的连续文本提议，文本行的构建非常简单。

• 文本行构建如下：首先，我们为提议$(B_j)$定义一个配对邻居作$(B_i)$为$B_j->B_i$，当（i）是最接$(B_j)$近$(B_i)$的水平距离，（ii）该距离小于50像素，并且（iii）它们的垂直重叠是>0.7时。其次，如果$B_j->B_i$和$B_i->B_j$，则将两个提议分组为一对。然后通过顺序连接具有相同提议的对来构建文本行；
  

CTPN检测有（红色框）和没有（黄色虚线框）边缘细化。细粒度提议边界框的颜色表示文本/非文本分数。

2.1.3 网络结构

• VGG16+Conv5：CTPN的基础网络使用了VGG16用于特征提取，在VGG的最后一个卷积层Conv5，CTPN用了3×3的卷积核来对该feature map做卷积，这个Conv5 特征图的尺寸由输入图像来决定，而卷积时的步长却限定为16，感受野被固定为228个像素；
• 卷积后的特征将送入BLSTM继续学习，最后接上一层全连接层FC输出我们要预测的参数：2K个纵向坐标y，2k个分数，k个x的水平偏移量。

2.1.4 损失函数

CTPN有三个输出共同连接到最后的FC层，这三个输出同时预测文本/非文本分数（s），垂直坐标（ v = { v c , v h } v=\lbrace v_c,v_h \rbrace v={vc​,vh​}）和边缘细化偏移（o）。损失函数形式为：

其中每个锚点都是一个训练样本，i是一个小批量数据中一个锚点的索引。$s_i$是预测的锚点i作为实际文本的预测概率。 s i ∗ = { 0 , 1 } s_i^*= \lbrace 0,1 \rbrace si∗​={0,1}是真实值。j是y坐标回归中有效锚点集合中锚点的索引，定义如下。有效的锚点是定义的正锚点($s_j^{\ast }=1$，如下所述），或者与实际文本提议重叠的交并比（IoU）>0.5。$v_j$和$v_j^{\ast }$是与第j个锚点关联的预测的和真实的y坐标。k是边缘锚点的索引，其被定义为在实际文本行边界框的左侧或右侧水平距离（例如32个像素）内的一组锚点。$o_k$和$o_k^{\ast }$是与第k个锚点关联的x轴的预测和实际偏移量$L_s^{cl}$是我们使用Softmax损失区分文本和非文本的分类损失。$L_v^{re}$和$L_o^{re}$是回归损失。${\lambda }_1$和${\lambda }_2$是损失权重，用来平衡不同的任务，将它们经验地设置为1.0和2.0。$N_s,N_v,N_o$是标准化参数，表示$L_s^{cl}，L_v^{re}，L_o^{re}$分别使用的锚点总数。

2.1.5 性能

2.1.5.1 时间性能

使用单个GPU，CTPN（用于整个检测处理）的执行时间为每张图像大约0.14s。没有RNN连接的CTPN每张图像GPU时间大约需要0.13s。因此，所提出的网内循环机制稍微增加了模型计算，并获得了相当大的性能增益。

2.1.5.2 准确率

CTPN在自然环境下的文字检测中取得了优异的效果。如下图所示：

CTPN在五个基准数据集上进行了全面评估。在ICDAR 2013上，它的性能优于最近的TextFlow和FASText，将F-measure从0.80提高到了0.88。精确度和召回率都有显著提高，改进分别超过+5%和+7%。CTPN在检测小文本方面也有较好表现。在多个数据集下评估效果如下表所示：

2.1.6 缺陷

• 针对极小尺度文本检测有遗漏。如下图所示：

在极小尺度的情况下（红色框内）CTPN检测结果，其中一些真实边界框被遗漏。黄色边界箱是真实值。

• 对于非水平的文本的检测效果并不好。

2.2 SegLink(2017)

2.2.1 概述

对于普通目标检测，我们并不需要对其做所谓的多方向目标检测。但文本检测任务则不一样，文本的特点就是高宽比特别大或特别小，而且文本通常存在一定的旋转角度，如果我们对于带角度的文本仍然使用通用目标检测思路，通过四个参数（x,y,w,h）来指定一个目标的位置（如下图红色框），显然误差比较大，而绿色框才是理想的检测效果。那如何才能实现带角度的文本检测呢？让模型再学习一个表示角度的参数θ，即模型要回归的参数从原来的(x,y,w,h)变成(x,y,w,h,θ)。

Seglink是一种多方向文本检测方法，该方法既融入CTPN小尺度候选框的思路，又加入了SSD算法的思路，达到了自然场景下文本检测较好的效果。Seglink核心是将文本检测转换成两个局部元素的检测：segment和link。segment 是一个有方向的box，覆盖文本内容的一部分，而link则连接了两个相邻的segments，表达了这两个segment是否属于同一个文本。该算法通过在多尺度上进行segment和link的检测，最终按照links的表达将相关的segment合并成最终的bounding box。如下图所示。

2.2.2 网络结构

网络使用预先训练的VGG-16网络作为主干（从conv1到pool5）。之后，VGG-16的全连接层被替换为卷积层（fc6替换为conv6；fc7替换为conv7）。接着是一些额外的卷积层（conv8_1到conv11），用于进行多尺度检测。结构如下图所示。

检测到的定向框称为Segment，用$s=（x_s，y_s，w_s，h_s，{\theta }_s）$表示。预测器产生7个通道segment检测。其中，2个通道用来判断有没有文本（分类），其余5个用来计算定向框的几何偏移（回归）。

2.2.3 link(链接)

在检测到segment之后，会进行link，将segment合在一起。

• 层内链接（with-in layer link）：每个segment检测与其统一特征层周围的8个segment是否同属于一个字，如果属于则链接在一起。
• 跨层链接（cross layer link）：跨层link使用相邻索引连接两个特征图层上的segment。

层内链接和跨层链接示意图如下图所示：

2.2.4 预测参数表示

预测器针对每个feature map输出参数总数为（2+5+16+8=31）。假设当前的feature map的尺度为(w,h)，那么该层卷积后输出为w×h×31。这些参数包括：

• 每个segment内的分类分数，即判断框内有字符还是无字符的分数（2分类），共2个参数；
• segment的位置信息$(x,y,w,h,\theta )$，共5个参数；
• 同层（within-layer）的每个segment的link的分数，表示该方向有link还是没link（2分类问题），而一个segment有八邻域所以有八个方向，参数一共有2×8=16；
• 相邻层(cross-layer)之间也存在link，同样是该方向有link还是没link（2分类问题），而link的个数是4个，所以参数总数为2×4=8。如下图所示：

2.2.5 合并segment和link

网络会生成许多segment和link（数量取决于图像大小），需要将这些segment和link进行合并。合并之前，先根据置信度得分进行过滤。以过滤后的segment为节点，过滤后的link为边，在其上构造一个图。合并算法如下表所示：

合并算法：

• 设有一个集合B，里面有很多相关联的segment待合并；
• 每一个segment都有角度θ，求集合B中所有segment角度的平均值${\theta }_b$;
• 求一条直线L，使得所有segment的中心到这条直线的距离最小（最小二乘法线性回归）；
• 每个segment的中心向直线L做垂直投影；
• 从所有投影点中选出相距最远的两个点，记做$（x_p,y_p）$和$（x_q,y_q）$；
• 最终合并好的文本框的位置参数记为$(x_b,y_b,w_b,h_b,{\theta }_b)$，则

$$\begin{gathered} x_b=\frac{x_p+x_q}{2} \\ {y}_b=\frac{y_q+y_q}{2} \end{gathered}$$

• 文本行的宽度$w_b$就是两个最远点的距离（即$(x_p,y_p)$和$(x_q,y_q)）$再加上最远两个点所处的segment的宽度的一半($W_p$和$W_q$)；
• 文本行高度$h_b$就是所有segment高度求平均值。

如下图所示，橙色直线是拟合出的最佳直线，红色点表示segment的中心，黄点表示红点在直线上的投影，绿框就是合并后的完整本文框：

2.2.6 损失函数

SegLink所使用的损失函数由三个部分构成，是否是text的二分类的softmax损失，box的smooth L1 regression损失，是否link的二类的softmax损失。λ１和λ２控制权重，最后都设为1。

2.2.7 性能

① 英语单语文本检测

英语单语文本检测效果明显好于其它模型。如下表：

即使在杂乱的背景下也有较好的表现。如图：

② 多种语言文本检测

SegLink在多语种场景检测中准确率、速度都有较好表现。如下表所示：

2.2.8 局限

① 水平文字检测效果不及CTPN

② 无法检测到字符间距非常大的文本和弯曲文本