CRNN+CTCLoss中文手寫漢字識別

2021-12-30 機器學習AI算法工程


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現在各種手寫輸入法很容易就能識別出各種各樣的，潦草的字體。而OCR則還停留在對列印字體的識別上。為什麼不能把手寫輸入法的算法用在OCR上呢。

手寫識別和OCR是有一定區別的。

1. 手寫識別通常包涵更多的信息（這裡指的是在線識別，我接觸到的高識別率手寫識別都是在線識別）， 如筆畫順序， 連筆等。 這些細節看似簡單， 卻在無形之中給識別提供了不少的特徵， 有助於識別率的提升。

2. 手寫識別的樣本預處理比較容易。 與OCR相比，手寫輸入的文字需要的預處理步驟較少。 通常手寫是一個字符一個字符錄入，位置比較固定，不會有太大的旋轉角度。 而OCR， 你是無法預知文字排布的。 OCR的樣本通常來自於掃描，拍照，樣本在解析度上顯然不如手寫識別， 而且會有很多噪聲。 特徵提取一般都是像素級別的， 因此這些噪聲對於識別來說是一個很大的挑戰， 尤其是對於中文這種字符集龐大且複雜的語言。

3. 手寫識別還有一個特性是它的識別過程是人為幹預的。當輸入一個字符時，識別引擎會根據輸入給出若干的識別結果，得分最高的為默認結果。如果這個結果不是你想要的，你仍然可以在若干個候選結果中選擇。而OCR，一個輸入對應一個輸出，最終你看到的只是分類得分最高的結果不能對識別進行實時的控制。


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