JP7252009B2 - 人工ニューラルネットワークを用いたocrシステムのための、線認識最大-最小プーリングを用いたテキスト画像の処理 - Google Patents
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Description
Claims (15)
- コンピューターにより実行される、人工ニューラルネットワークを用いたテキスト文字の認識方法であって、
複数のテキスト行画像および対応するラベルデータを含む訓練データを取得するステップと、ここで、各テキスト行画像は、印刷された一行のテキストを含む二値画像であり、前記ラベルデータは、各テキスト行画像に含まれる文字を表すデジタル値を含み、
各テキスト行画像について、前記テキスト行画像における前記テキストの線の太さを計算するステップと、
前記訓練データにおける前記テキスト行画像の全ての前記線の太さを平均化することによって、平均の線の太さを計算するステップと、
前記訓練データの各テキスト行画像に対してプーリング工程を実行して、前処理が行われたテキスト行画像を生成するステップと、ここで、当該ステップは、
前記平均の線の太さよりも太い線の太さを有する各テキスト行画像について、前記テキスト行画像に対する最小プーリングを実行して、プーリングされた画像を生成するステップと、ここで、前記プーリングされた画像における各画素について、その画素値は、前記テキスト行画像の対応するプーリング領域における全ての画素値のうちの最小値であり、
前記平均の線の太さ以下の線の太さを有する各テキスト行画像について、前記テキスト行画像に対する最大プーリングを実行して、プーリングされた画像を生成するステップと、ここで、前記プーリングされた画像における各画素について、その画素値は、前記テキスト行画像の対応するプーリング領域における全ての画素値のうちの最大値であり、
を含み、前記最大プーリングは、前記テキスト行画像の全てのうちのいくつかに対して実行され、前記最小プーリングは、前記テキスト行画像の全てのうちのいくつかに対して実行され、前記プーリングされた画像は、前記前処理が行われたテキスト行画像を形成し、
前記前処理が行われたテキスト行画像および前記ラベルデータを用いて、訓練されていない長短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークを訓練して、訓練されたLSTMニューラルネットワークを取得するステップと、
を含む方法。 - 前記訓練データを取得するステップは、
複数のテキスト画像を取得するステップと、ここで、各テキスト画像は、印刷された複数の行のテキストを含む二値画像であり、
各テキスト画像を、複数のテキスト行画像に区分化するステップと、ここで、各テキスト行画像は、印刷された一行のテキストを含み、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 各プーリング領域は、2×1画素のサイズを有する、請求項1または2に記載の方法。
- 各テキスト行画像について、前記線の太さを計算した後、かつ、前記プーリング工程を実行する前に、画素の数で測定された前記線の太さに基づいて、各プーリング領域のサイズを決定するステップをさらに含む、請求項1~3のいずれか一項に記載の方法。
- 入力されたテキスト行画像を取得するステップと、ここで、前記入力されたテキスト行画像は、印刷された一行のテキストを含む二値画像であり、
前記入力されたテキスト行画像における前記テキストの線の太さを計算するステップと、
前記線の太さが、前記平均の線の太さよりも太いと判断するステップと、
前記入力されたテキスト行画像に対する最小プーリングを実行して、プーリングされた画像を生成するステップと、ここで、前記プーリングされた画像における各画素について、その画素値は、前記入力されたテキスト行画像の対応するプーリング領域における全ての画素値のうちの最小値であり、
前記訓練されたLSTMニューラルネットワークを用いて前記プーリングされた画像を処理して、前記プーリングされた画像に含まれる文字を認識するステップと、
をさらに含む、請求項1~4のいずれか一項に記載の方法。 - 入力された他のテキスト行画像を取得するステップと、ここで、前記入力された他のテキスト行画像は、印刷された一行のテキストを含む二値画像であり、
前記入力された他のテキスト行画像における前記テキストの線の太さを計算するステップと、
前記線の太さが、前記平均の線の太さ以下であると判断するステップと、
前記入力された他のテキスト行画像に対する最大プーリングを実行して、プーリングされた画像を生成するステップと、ここで、前記プーリングされた画像における各画素について、その画素値は、前記入力されたテキスト行画像の対応するプーリング領域における全ての画素値のうちの最大値であり、
前記訓練されたLSTMニューラルネットワークを用いて前記プーリングされた画像を処理して、前記プーリングされた画像に含まれる文字を認識するステップと、
をさらに含む、請求項5に記載の方法。 - 前記訓練データの各テキスト行画像について、前記線の太さを計算した後、かつ、前記プーリング工程を実行する前に、画素の数で測定された前記線の太さに基づいて、前記テキスト行画像に対する前記プーリング工程において用いられる、各プーリング領域のサイズを決定するステップと、
前記入力されたテキスト行画像について、前記線の太さを計算した後、かつ、前記プーリング工程を実行する前に、画素の数で測定された前記線の太さに基づいて、前記入力されたテキスト行画像に対する前記プーリング工程において用いられる、各プーリング領域のサイズを決定するステップと、
前記入力された他のテキスト行画像について、前記線の太さを計算した後、かつ、前記プーリング工程を実行する前に、画素の数で測定された前記線の太さに基づいて、前記入力された他のテキスト行画像に対する前記プーリング工程において用いられる、各プーリング領域のサイズを決定するステップと、
をさらに含む、請求項6に記載の方法。 - データ処理装置を制御するためのコンピュータープログラムであって、当該コンピュータープログラムは、前記データ処理装置にテキスト文字の認識処理を実行させるように構成され、当該処理は、
複数のテキスト行画像および対応するラベルデータを含む訓練データを取得するステップと、ここで、各テキスト行画像は、印刷された一行のテキストを含む二値画像であり、前記ラベルデータは、各テキスト行画像に含まれる文字を表すデジタル値を含み、
各テキスト行画像について、前記テキスト行画像における前記テキストの線の太さを計算するステップと、
前記訓練データにおける前記テキスト行画像の全ての前記線の太さを平均化することによって、平均の線の太さを計算するステップと、
前記訓練データの各テキスト行画像に対してプーリング工程を実行して、前処理が行われたテキスト行画像を生成するステップと、ここで、当該ステップは、
前記平均の線の太さよりも太い線の太さを有する各テキスト行画像について、前記テキスト行画像に対する最小プーリングを実行して、プーリングされた画像を生成するステップと、ここで、前記プーリングされた画像における各画素について、その画素値は、前記テキスト行画像の対応するプーリング領域における全ての画素値のうちの最小値であり、
前記平均の線の太さ以下の線の太さを有する各テキスト行画像について、前記テキスト行画像に対する最大プーリングを実行して、プーリングされた画像を生成するステップと、ここで、前記プーリングされた画像における各画素について、その画素値は、前記テキスト行画像の対応するプーリング領域における全ての画素値のうちの最大値であり、
を含み、前記最大プーリングは、前記テキスト行画像の全てのうちのいくつかに対して実行され、前記最小プーリングは、前記テキスト行画像の全てのうちのいくつかに対して実行され、前記プーリングされた画像は、前記前処理が行われたテキスト行画像を形成し、
前記前処理が行われたテキスト行画像および前記ラベルデータを用いて、訓練されていない長短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークを訓練して、訓練されたLSTMニューラルネットワークを取得するステップと、
を含むコンピュータープログラム。 - 前記訓練データを取得するステップは、
複数のテキスト画像を取得するステップと、ここで、各テキスト画像は、印刷された複数の行のテキストを含む二値画像であり、
各テキスト画像を、複数のテキスト行画像に区分化するステップと、ここで、各テキスト行画像は、印刷された一行のテキストを含み、
を含む、請求項8に記載のコンピュータープログラム。 - 各プーリング領域は、2×1画素のサイズを有する、請求項8または9に記載のコンピュータープログラム。
- 前記処理は、各テキスト行画像について、前記線の太さを計算した後、かつ、前記プーリング工程を実行する前に、画素の数で測定された前記線の太さに基づいて、各プーリング領域のサイズを決定するステップをさらに含む、請求項8~10のいずれか一項に記載のコンピュータープログラム。
- 前記処理は、
入力されたテキスト行画像を取得するステップと、ここで、前記入力されたテキスト行画像は、印刷された一行のテキストを含む二値画像であり、
前記入力されたテキスト行画像における前記テキストの線の太さを計算するステップと、
前記線の太さが、前記平均の線の太さよりも太いことを判断するステップと、
前記入力されたテキスト行画像に対する最小プーリングを実行して、プーリングされた画像を生成するステップと、ここで、前記プーリングされた画像における各画素について、その画素値は、前記入力されたテキスト行画像の対応するプーリング領域における全ての画素値のうちの最小値であり、
前記訓練されたLSTMニューラルネットワークに前記プーリングされた画像を入力して、前記プーリングされた画像に含まれる文字を認識するステップと、
をさらに含む、請求項8~11のいずれか一項に記載のコンピュータープログラム。 - 前記処理は、
入力された他のテキスト行画像を取得するステップと、ここで、前記入力された他のテキスト行画像は、印刷された一行のテキストを含む二値画像であり、
前記入力された他のテキスト行画像における前記テキストの線の太さを計算するステップと、
前記線の太さが、前記平均の線の太さ以下であることを判断するステップと、
前記入力された他のテキスト行画像に対する最大プーリングを実行して、プーリングされた画像を生成するステップと、ここで、前記プーリングされた画像における各画素について、その画素値は、前記入力されたテキスト行画像の対応するプーリング領域における全ての画素値のうちの最大値であり、
前記訓練されたLSTMニューラルネットワークに前記プーリングされた画像を入力して、前記プーリングされた画像に含まれる文字を認識するステップと、
をさらに含む、請求項12に記載のコンピュータープログラム。 - 前記処理は、
前記訓練データの各テキスト行画像について、前記線の太さを計算した後、かつ、前記プーリング工程を実行する前に、画素の数で測定された前記線の太さに基づいて、前記テキスト行画像に対する前記プーリング工程において用いられる、各プーリング領域のサイズを決定するステップと、
前記入力されたテキスト行画像について、前記線の太さを計算した後、かつ、前記プーリング工程を実行する前に、画素の数で測定された前記線の太さに基づいて、前記入力されたテキスト行画像に対する前記プーリング工程において用いられる、各プーリング領域のサイズを決定するステップと、
前記入力された他のテキスト行画像について、前記線の太さを計算した後、かつ、前記プーリング工程を実行する前に、画素の数で測定された前記線の太さに基づいて、前記入力された他のテキスト行画像に対する前記プーリング工程において用いられる、各プーリング領域のサイズを決定するステップと、
をさらに含む、請求項13に記載のコンピュータープログラム。 - 請求項8~14のいずれか一項に記載のコンピュータープログラムを格納した、コンピューター読取可能な記録媒体。
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