視頻圖像中文本提取若干問(wèn)題研究的中期報(bào)告一、研究背景隨著社會(huì)信息化程度的不斷提高和視頻技術(shù)的發(fā)展，大量的信息被存儲(chǔ)在視頻中。視頻圖像中文本提取技術(shù)可以從視頻中自動(dòng)識(shí)別和提取出文本信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻內(nèi)容的智能化管理和處理，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。目前，視頻圖像中文本提取技術(shù)在安全監(jiān)控、廣告識(shí)別、司法審判、新聞報(bào)道等領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，視頻圖像中文本提取存在著諸多問(wèn)題，如文本檢測(cè)準(zhǔn)確率較低、文本位置信息扭曲、文本顏色和字體不同、運(yùn)動(dòng)模糊等等。為了解決這些問(wèn)題，本研究旨在對(duì)視頻圖像中文本提取技術(shù)進(jìn)行深入研究，提高文本檢測(cè)準(zhǔn)確率，改善文本位置扭曲等問(wèn)題。二、相關(guān)研究綜述視頻圖像中文本提取技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重要研究方向。已有的相關(guān)研究主要可分為以下幾個(gè)方面：1.文本檢測(cè)文本檢測(cè)是視頻圖像中文本提取的第一步，包括定位和分割兩個(gè)過(guò)程。已有的文本檢測(cè)方法主要包括基于全卷積網(wǎng)絡(luò)和基于區(qū)域提取的方法?；谌矸e網(wǎng)絡(luò)的方法可以把文本檢測(cè)當(dāng)作像素級(jí)的二分類問(wèn)題，但是準(zhǔn)確率有待提高。而基于區(qū)域提取的方法則需要設(shè)計(jì)合適的特征提取器和分類器，不易實(shí)現(xiàn)。2.文本識(shí)別文本識(shí)別是視頻圖像中文本提取的第二步，是將檢測(cè)到的文本轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的字符編碼。已有的文本識(shí)別方法主要包括基于特征匹配和基于深度學(xué)習(xí)的方法。前者需要精確的特征提取和匹配，而后者可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)文本特征，但是需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。3.基于檢測(cè)和識(shí)別的聯(lián)合方法基于檢測(cè)和識(shí)別的聯(lián)合方法是當(dāng)前比較熱門的視頻圖像中文本提取技術(shù)。主要思路是將文本檢測(cè)和文本識(shí)別作為一個(gè)整體來(lái)處理，更加全面地提取視頻中的文本信息。目前，已有的基于檢測(cè)和識(shí)別的聯(lián)合方法主要包括基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和基于端到端訓(xùn)練的方法。前者可以共享特征提取器，提高文本檢測(cè)和識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率，后者能夠直接從輸入視頻中提取文本信息，但是需要豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。三、解決方案和實(shí)驗(yàn)計(jì)劃針對(duì)視頻圖像中文本提取中存在的準(zhǔn)確率和扭曲問(wèn)題，本研究提出了以下解決方案：1.基于深度學(xué)習(xí)的文本檢測(cè)模型：采用基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的方法，訓(xùn)練一種高效且準(zhǔn)確率較高的文本檢測(cè)模型，提高文本檢測(cè)的準(zhǔn)確率。2.基于圖像變換的文本位置校正方法：對(duì)于位置扭曲問(wèn)題，采用圖像旋轉(zhuǎn)和仿射變換等方法實(shí)現(xiàn)文本位置的校正。3.基于區(qū)域注意力機(jī)制的端到端文本檢測(cè)識(shí)別模型：結(jié)合檢測(cè)和識(shí)別模型，采用區(qū)域注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)文本檢測(cè)和識(shí)別在一個(gè)框架下的優(yōu)化，提高文本檢測(cè)的效率和識(shí)別的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)計(jì)劃：1.采用合適的數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別評(píng)估文本檢測(cè)、文本位置校正以及檢測(cè)和識(shí)別聯(lián)合模型的性能。2.對(duì)比實(shí)驗(yàn)不同方法在準(zhǔn)確率、速度以及有效性等方面的表現(xiàn)，探究各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。3.在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，逐步完善解決方案，不斷提高文本檢測(cè)和位置校正的準(zhǔn)確率，優(yōu)化檢測(cè)和識(shí)別的聯(lián)合模型的效率和準(zhǔn)確率。四、預(yù)期成果本研究預(yù)期產(chǎn)出以下成果：1.針對(duì)視頻圖像中文本提取中存在的準(zhǔn)確率和扭曲問(wèn)題，提出了一套解決方案。2.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一套高效且具有較高準(zhǔn)確率的文本檢測(cè)系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)文本位置校正的功能。3.采用基于區(qū)域注意力機(jī)制的端到端文本檢測(cè)識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像中文本提取、檢測(cè)和識(shí)別一體化處理。4.在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的文本檢測(cè)模型相比已有方法具有更高的準(zhǔn)確率和更快的處理