才讓當知，華卻才讓+，黃鶴鳴

(1.青海師范大學 計算機學院，青海 西寧 810008；2.青海師范大學 藏語智能信息處理及應用國家重點實驗室，青海 西寧 810008；3.青海師范大學 藏文信息處理教育部重點實驗室，青海 西寧 810008)

0 引 言

藏文文獻資料非常豐富，但是可用的電子化信息資源非常少。隨著藏文信息處理技術的發(fā)展，需要對大量的藏文文獻電子化。人工鍵盤錄入是一項繁重且低效的解決方式，充分利用文字識別技術將會大幅提升藏文文獻電子化的效率，并且把人從繁重的重復工作中解放出來。與中文、英文等主流文字相比，藏文印刷體識別研究起步相對較晚，缺少高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)集，文本圖像的分割相對困難，因此，印刷體藏文識別效果相對較差，落地使用的產(chǎn)品較少。

在國內(nèi)，印刷體藏文識別方法已經(jīng)從傳統(tǒng)的特征匹配方法[1]，發(fā)展到了現(xiàn)在的基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的識別方法，并達到了應用的水平。在國外，Kojima M.等提出了基于字典匹配的印刷體藏文字識別方法，可以識別相似字符[2]。Zach Rowinski等研究了圖像二值化、文本圖像切分、特征提取、識別等問題，開發(fā)了藏文OCR系統(tǒng)NAMSEL[3]，該系統(tǒng)首先使用SVM進行識別，之后采用隱馬爾科夫模型對識別結(jié)果進行微調(diào)，完成識別。

以上文獻中，都采用字丁作為切分單元，而且每個文獻報道的字丁個數(shù)不同。合法的藏文字丁有1000多個，如果忽略使用頻率極低的字丁，用于識別的字丁數(shù)遠小于這個數(shù)字。公保杰和陳洋在各自開發(fā)的識別系統(tǒng)中，分別選用了563個和584個字丁[4]。以字丁為單元進行識別時，類別數(shù)目少，有利于分類器訓練；但缺點也比較明顯：一是相似字丁多，降低了分類性能；二是元音符號和弱音節(jié)符會導致字丁之間的筆畫粘連，影響到文本圖像分割，從而影響識別效果。為了有效解決以字丁為識別單元引起的缺陷，本文提出了以音節(jié)為識別單元的藏文印刷體識別方法。相比于藏文字丁的個數(shù)，藏文音節(jié)的個數(shù)較多，經(jīng)過詳細推算，才丹夏茸認為藏文有17 532個音節(jié)；而多拉通過預料統(tǒng)計認為藏文有18 088個音節(jié)[5]。本文中音節(jié)的個數(shù)為19 450。

1 預處理

受光照不均等環(huán)境因素影響，得到的文本數(shù)字圖像往往存在質(zhì)量較差、受噪聲影響大以及傾斜等現(xiàn)象。為了提高識別效果，需要對圖像進行二值化、傾斜矯正和規(guī)范化等預處理。

1.1 二值化

本文采用局部自適應二值化提取文本的輪廓和邊界信息，主要過程是：先將圖像平均分成若干塊；然后，分別計算每個塊的平均閾值[6]；最后，對圖像進行二值化。

分別用P(x,y) 和p′(x,y) 表示局部自適應二值化前后像素 (x,y) 的灰度值，則

(1)

式中：閾值T(x,y) 是以 (x,y) 為中心、r為半徑的窗口內(nèi)所有像素的平均值，即

(2)

二值化前后文本數(shù)字圖像的效果對比如圖1所示：由于受光照不均的影響，原圖右側(cè)存在明顯的陰影，如圖1(a)所示；經(jīng)過局部自適應二值化，消除了受光照不均導致的陰影，有利于后續(xù)文本圖像的分割，如圖1(b)所示。

圖1 局部自適應二值化

1.2 校 正

傾斜的文本數(shù)字圖像會導致其中的待識別字符也存在一定程度的傾斜，影響文本圖像的分割和識別效果，因此，需要傾斜校正。本文采用霍夫變換進行文本圖像的自動校正。首先，將圖像平面上的像素點 (x,y)， 通過公式

ρ=xcosθ+ysinθ

(3)

映射到參數(shù)空間中，圖像平面上一個點對應參數(shù)空間中的一條曲線。其次，由霍夫變換原理，在參數(shù)空間平面曲線相交最多的點，對應圖像平面上的直線，如圖2(a)所示。最后，文本數(shù)字圖像需要向相反的方向旋轉(zhuǎn)θ，其中θ表示直線與水平方向的夾角；當檢測到多條直線時，取平均值，則旋轉(zhuǎn)校正更準確，旋轉(zhuǎn)校正結(jié)果如圖2(b)所示。

圖2 霍夫變換矯正

1.3 規(guī)范化

經(jīng)過行切分和列切分，得到待識別的字符圖像，但這些字符圖像的尺寸往往有較大差別，并且圖像上下邊緣存在不同程度的空白，如圖3(a)所示。因此，需要刪除空白并調(diào)整字符位置，統(tǒng)一圖像尺寸[7]。根據(jù)藏文字形結(jié)構特點，對音節(jié)文本圖像進行兩步規(guī)范化：第一，刪除上下空白部分；第二，統(tǒng)一將音節(jié)文本圖像的尺寸歸一化為48×32。規(guī)范化后的結(jié)果如圖3(b)所示。

圖3 規(guī)范化

2 藏文印刷體文本圖像分割

首先對藏文印刷體文本圖像按行分割，然后在此基礎上進行按字丁和音節(jié)分割。根據(jù)藏書寫特點，選擇分割更容易的文本識別單位。最后采用所設計的藏文印刷體分割技術構建由于神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的印刷體標注數(shù)據(jù)庫。

2.1 行切分

和漢文以及英文相比，藏文書寫有一些顯著特點：①所有藏文字符都以基線對齊[8]；②藏文的字間距和行間距更?。虎墼舴柨赡苁骨昂髢蓚€字符或上下兩個字符粘連，如圖4所示(橫縱坐標單位為像素)；④字體過大時，字丁和元音之間的距離增加，增大了行切分的難度[9]，如圖5所示。因此，印刷體藏文文本圖像的分割更具有挑戰(zhàn)性。

圖4 文本投影

圖5 藏文基線

當字體較大時，元音和輔音之間有一定的間距，因而它們會被當作兩個獨立的連通域，導致分割錯誤。如果適當填充元音和輔音之間的空隙，可減少對行切分的影響。同時，本文采用對字符間的空隙敏感度較小的投影分割法：遍歷每一行，得到的最大連續(xù)像素數(shù)為行高，按照這個行高進行行切分。投影分割法能有效避免被分割成多個區(qū)域的情況，分割結(jié)果如圖6所示。矩形框是藏文文本行的外接框，4個頂點是文本行在整體文檔圖像上的位置，分割時取4個點的坐標即可。

圖6 行分割

2.2 音節(jié)切分

圖7 藏文字丁/音節(jié)示例

最后，通過確定 (y1,y2,x1,x2) 4個點的取值按音節(jié)分割，其中 (y1,y2)、 (x1,x2) 分別是垂直與水平方向上裁剪的起始位置和終止位置。由于輸入是行文本圖像，垂直方向上分割的起始位置為行邊界，終止位置是行高度，因此每個音節(jié)的 (y1,y2) 兩個點取值為 (0,h)。 水平方向上分割的起始位置和終止位置 (xi,xj) 由l′得到，通過遍歷按音節(jié)分割，算法的流程如圖8所示。

圖8 音節(jié)切分流程

圖9 按列分割

2.3 分割實驗

表1 藏文字丁分割準確率(字體：喜馬拉雅)/%

表2 藏文音節(jié)分割準確率(字體：喜馬拉雅)/%

對比表1和表2可以看出：①按字丁為單元分割時，隨著字號變小，分割準確率下降明顯，并且二值化閾值差值較大；②以音節(jié)為單位分割時，準確率與字號變化關系不大，二值化閾值從原來的160調(diào)整為180，閾值差只有20；③由于藏文書寫的特點，字丁受更多的藏文字符構件的干擾，比音節(jié)分割難度程度更大。與按字丁分割相比，按音節(jié)分割準確率提高了3.95個百分點，說明以音節(jié)為單位分割效果更穩(wěn)定。

3 分類器的設計與實驗

為了驗證音節(jié)比字丁更適合作為印刷體藏文的識別單位，本節(jié)首先構造了隱藏層數(shù)為3的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型為識別驗證模型，最后將識別效果優(yōu)的模型進行優(yōu)化。

3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習中最成功的一種模型，特別適合處理多維數(shù)據(jù)結(jié)構，被廣泛應用于計算機視覺[10,11]、自然語言處理鄰域[12]等領域。本文的分類器采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，它由輸入層(Input layer)、隱藏層(Hidden layer)、全連接層(Full-connected layer)以及輸出層(Output layer)不斷堆疊構成[13]。本文在輕量級的LeNet-5網(wǎng)絡的基礎上進行改進,網(wǎng)絡結(jié)構如圖10所示。使用3×3的卷積核在歸一化后的特征圖上遍歷提取特征，其次使用2×2卷積核進行池化。池化分為最大和平均池化。最大池化能更多地保留紋理信息，而平均池化能更多地保留圖像的背景信息。因此本文中采用最大和平均交替式的池化，并將網(wǎng)絡隱藏層增加到了7層。當神經(jīng)網(wǎng)絡層堆疊過多時容易發(fā)生過擬合現(xiàn)象，所以采用Dropout丟棄一部分訓練參數(shù)，可以有效緩解過擬合的發(fā)生[14]。當訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型時Dropout=0.5。

圖10 LeNet-5網(wǎng)絡模型

將得到的音節(jié)特征圖像展開為一維向量，輸送到輸出層，通過Softmax函數(shù)計算樣本屬于每一個類別的概率，實現(xiàn)分類任務，如式(4)

(4)

其中，sj為表示當前元素的指數(shù)與所有元素指數(shù)和的比值。zj是分類器前層單元的輸出，j表示類別索引位置，k為類別總數(shù)。

3.2 數(shù)據(jù)集

收集高覆蓋度的文本語料，將其打印掃描保存為文本圖像，對文本圖像以音節(jié)為單位進行分割，并對圖像音節(jié)進行標注，得到共19 450個音節(jié)的132 500個樣本，這些樣本構成藏文印刷體音節(jié)圖像數(shù)據(jù)庫。同時，構建共626個字丁的30 500個樣本，這些樣本構成藏文印刷體字丁圖像數(shù)據(jù)庫。上述兩類數(shù)據(jù)庫中，除了基本的字丁和音節(jié)外，還包括一些常用的梵文。

3.3 識別實驗

分別以字丁和音節(jié)為識別單元，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型上做對比識別實驗。以字丁為識別單元時，訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的主要參數(shù)見表3。

表3 基于字丁的LeNet-5網(wǎng)絡模型參數(shù)

字丁的類別較少，當模型迭代1000次時，在訓練集上，識別率已達99.67%，如圖11所示；并且，在學習特征的過程中，模型訓練損失值的下降沒有出現(xiàn)非常明顯的上下波動，說明訓練過程非常穩(wěn)定；迭代1000次時訓練損失值基本傾向于0，如圖11所示。

圖11 基于字丁的LeNet-5網(wǎng)絡模型準確率/損失值

音節(jié)的數(shù)量遠多于字丁，以音節(jié)為單元訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型時，直接采用字丁的訓練參數(shù)則無法達到同樣的識別率，見表4。當?shù)螖?shù)為1000時，訓練識別率僅達到了57.4%；不改變其它參數(shù)而僅僅提高迭代次數(shù)，則準確率隨著迭代次數(shù)的增加在遞增；當?shù)芜_10 000時，訓練識別率達到了97%，如圖12所示。

表4 基于音節(jié)的LeNet-5網(wǎng)絡模型參數(shù)

圖12 基于音節(jié)的LeNet-5網(wǎng)絡模型準確率/損失值

音節(jié)類別是字丁類別的30倍，遠多于字丁。因此，當?shù)螖?shù)為10 000左右時訓練損失值才基本平緩并且基本接近于0，如圖12所示。當其它參數(shù)不變時，基于音節(jié)的模型需要更多的迭代次數(shù)來學習特征，這個迭代次數(shù)是基于字丁的識別模型的10倍。

分別訓練好基于字丁和基于音節(jié)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別模型后，對印刷體藏文文本圖像進行開放測試，測試字體均為喜馬拉雅，見表5?？梢钥闯觯谝艄?jié)的識別模型比基于字丁的識別模型高出21.52個百分點。說明音節(jié)文本圖像比字丁文本圖像包含著更多的字符特征信息，而這些輔助特征信息在識別中發(fā)揮著重要的作用。

表5 識別單位測試

確定音節(jié)為識別單元后，對網(wǎng)絡模型從池化方式、參數(shù)和卷積層層數(shù)等方面進行優(yōu)化，最終提出了基于LeNet-5網(wǎng)絡的印刷體藏文識別模型，采取參數(shù)見表6，訓練集上最高識別準確率為99.8%。

表6 最優(yōu)參數(shù)

目前沒有公開的藏文文本識別測試數(shù)據(jù)集，因此，本文構建了涉及藏文歷史、人物傳記、小說和新聞等內(nèi)容的測試數(shù)據(jù)集，共有4076個音節(jié)。在這個數(shù)據(jù)集上本文所提出的方法，其平均識別正確率達96.11%，見表7。

表7 開放測試

4 結(jié)束語

結(jié)合藏文字形結(jié)構特點，提出了基于音節(jié)切分的藏文印刷體識別方法。通過實驗發(fā)現(xiàn)，本文提出的藏文印刷體識別準確率比基于字丁的識別方法高21.52個百分點。并在包含4076個音節(jié)的印刷體藏文文本圖像測試集上，本文方法的平均識別率達96.11%，結(jié)果表明以音節(jié)為單位的識別模型更有效。

未來工作中，將對已構建的標注數(shù)據(jù)集進行擴充，并引入自動文字檢測技術，嘗試端到端的藏文文本檢測與識別。