近日，�？低曆芯吭侯A(yù)研團(tuán)隊(duì)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)的OCR（Optical Character Recognition，圖像中文字識別）技術(shù)，刷新了ICDARRobust Reading競賽數(shù)據(jù)集的全球最好成績，并在“互聯(lián)網(wǎng)圖像文字”、“對焦自然場景文字”和“隨拍自然場景文字”三項(xiàng)挑戰(zhàn)的文字識別（Word Recognition）任務(wù)中，大幅超越國內(nèi)外強(qiáng)勁參賽團(tuán)隊(duì)，標(biāo)志著海康威視的文字識別技術(shù)達(dá)到國際領(lǐng)先水平。
ICDAR（InternationalConference on Document Analysis and Recognition）全稱為文檔分析與識別國際會議，由國際模式識別協(xié)會(IAPR)主辦。它組織的文檔分析與識別競賽是當(dāng)前OCR技術(shù)領(lǐng)域全球最具影響力的比賽，從2003年至今已舉辦5屆。其中2015競賽兩年來，已吸引了來自82個國家的2367支隊(duì)伍參加，其中包括Google、微軟、百度、三星、曠視等團(tuán)隊(duì)，競賽中涌現(xiàn)的許多方法都對文字識別技術(shù)的發(fā)展起到了強(qiáng)大的推動作用。
圖1 RobustReading競賽的三項(xiàng)主要任務(wù)
這些任務(wù)中待識別的文字位于復(fù)雜圖像背景中，成像存在噪聲、模糊、透視、傾斜以及排列隨意等不利因素，甚至字體格式種類繁多。海康威視的OCR技術(shù)，克服種種困難，在三項(xiàng)文字識別任務(wù)中均取得了世界第一，分別在Web and Email Born-Digital Images任務(wù)中以5.6%的優(yōu)勢超越第二名，在FocusedScene Text和Incidental Scene Text任務(wù)中超越第二名3.4%和3.1%。
圖2 Born-Digital Images識別評測結(jié)果顯示HIK_OCR排名第一
圖3 Focused Scene Text識別評測結(jié)果顯示HIK_OCR排名第一
圖4 Incidental Scene Text識別評測結(jié)果顯示HIK_OCR排名第一
近年來文字識別技術(shù)的突破，很大程度上依賴于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。海康威視預(yù)研團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個數(shù)十層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成圖像的信息編碼，然后使用啟發(fā)式的注意力模型，實(shí)現(xiàn)從特征到文字的解碼。其中，專為文本識別設(shè)計(jì)的啟發(fā)式機(jī)制，能夠?qū)ψ⒁饬δＰ吞崛〉奶卣鬟M(jìn)行合理性評估，使注意力模型在復(fù)雜場景中，具有強(qiáng)大的穩(wěn)定性。
圖5 �？低曃淖肿R別技術(shù)原理示意
借助先進(jìn)的OCR技術(shù)，�？低暤奈淖肿R別系統(tǒng)能夠應(yīng)對更為復(fù)雜文字識別場景，如污損及模糊、背景干擾及形變、惡劣天氣等。目前，基于全新OCR技術(shù)的海康威視車牌識別系統(tǒng)已經(jīng)覆蓋全球六十余個國家和地區(qū)。基于車牌識別技術(shù)的卡口、電子警察、出入口控制、停車系統(tǒng)等應(yīng)用也已經(jīng)全面鋪開。
圖6 通用車牌識別的典型應(yīng)用場景
除此之外，此次競賽成果還可以應(yīng)用到機(jī)器視覺領(lǐng)域的標(biāo)簽表單識別、民生領(lǐng)域的卡證執(zhí)照識別、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的惡意圖片識別、汽車輔助駕駛領(lǐng)域的路牌識別、城市管理領(lǐng)域的橫幅標(biāo)語和街景識別等產(chǎn)品中，大幅提升產(chǎn)品性能與應(yīng)用效果。
在如今人工智能的浪潮里，�？低晫⒊浞掷米陨泶髷�(shù)據(jù)的積累及人工智能技術(shù)優(yōu)勢，快速提升OCR技術(shù)性能，并不斷推動機(jī)器的智能化和自動化水平的提高，在視頻監(jiān)控、智能感知和場景理解等方面為客戶持續(xù)創(chuàng)造價值。
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