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场景文本检测与抽取方法及应用
摘要
在数字化时代，场景文本检测及抽取方法及其应用日益重要。场景文本检测是将图片中的文本区域检测出来，然后进行文本识别的过程。场景文本抽取是将图片或者视频中的场景文本进行识别、分析和抽取的过程。本文旨在介绍场景文本检测与抽取方法及应用，其中包括基于深度学习、传统图像处理方法、以及相关技术发展现状和应用案例。
关键词：场景文本；检测；抽取；深度学习；应用
引言
在数字化时代，大量的文本信息存在于各种各样的场景图片和视频中，它们包含了广泛的信息，如路牌、广告、邮件地址、电话号码、门牌号码和标志等。场景文本检测及抽取技术的发展可以帮助我们更好的理解这些信息，对于我们的日常生活和商业应用都非常有价值。在本文中，将以场景文本的检测及抽取方法及其应用为主要研究内容，介绍现有技术的发展、优缺点以及应用案例。
一、场景文本检测方法
场景文本检测的主要目的是将图片中的文本区域检测出来，这样我们可以对这些文本进行识别和抽取。场景文本检测技术可以分成两种类型：基于传统图像处理方法的检测和基于深度学习的检测。
（一）、传统图像处理方法
传统的场景文本检测的方法通常是基于特征提取以及分类器的方法。常见的特征包括HOG、LBP以及MSER等。例如MSER（MaximallyStableExternalRegions）是一种被广泛应用于自然场景文本检测的区域检测算法，在其基础上，基于SURF数据和中值排除算法将maximallystableregions(MSRs)转换为文本区域。但是这种方法在一些场景下，如光照不好、低分辨率和高度覆盖等情况下会失效。
（二）、基于深度学习的方法
深度学习算法的快速发展和提高了场景文本检测的精度。深度学习算法可以分为two-stage（两阶段）和one-stage（一阶段）两种类型。其中基于two-stage方法主要包括RegionProposalNetwork（RPN）和FasterR-CNN网络等，对输入图片提取特征，然后通过分离出来的boundingboxes获得regionproposals，从而检测出场景文本。而one-stage方法则通过一个单一的网络结构来完成整个检测过程，例如YOLO和SSD等。这种方式效果很好，尤其是在场景文本密度很大的情况下表现更佳。
二、场景文本抽取方法
场景文本抽取的方法主要是指对文本的识别、分析和抽取。识别技术是将图像中的文本转换成数字或者字符的过程。而分析和抽取技术主要是将识别出来的文本进行分析和处理，得到我们需要的信息，例如姓名、电话号码、电子邮件地址及时间等。值得一提的是，场景文本抽取技术的精度非常依赖于检测算法的准确度。
（一）、基于OCR的方法
OCR（OpticalCharacterRecognition），光学字符识别技术，是场景文本抽取中最常用的技术之一。OCR技术可以分成两步：字符分割和字符识别。在字符分割的过程中，需要使用特定的算法将图像中的字符集进行分离。在字符识别的过程中，我们需要将划分出的字符传入到OCR引擎中，识别出字符并将其转换成相应的文本内容。虽然现有OCR技术的字符识别精度在一定程度上已经得到了提高，但是在一些光照不好和噪音比较多的场景中，其识别率往往会比较低。
（二）、基于深度学习的方法
最近的研究表明，基于深度学习的方法在场景文本抽取中取得了很好的成效。深度学习算法在图像分类和字符识别方面取得了极大的成功。现有基于深度学习的场景文本抽取的研究主要包括CTPN（ConnectionistTextProposalNetwork）、CRNN（ConvolutionalRecurrentNeuralNetwork）等。
CTPN模型通过两个特征金字塔网络来产生文本行的位置和方向，基于RPN网络将文本行对应到一系列由ReLU分类器和坐标回归器组成的边界框中，用来生成二进制标签、字符区域和链接区域，从而达到了高效检测文本行的方法。
而CRNN网络则可以同时在一个网络里完成识别和定位任务。与传统的基于HOG和SIFT特征的技术不同，在CRNN中，每个字符都有相对应的序列标签，通过序列化和重复使用卷积层进行识别。基于这种方法，可以将场景文本抽取的精度提高到了一个全新的水平。
三、场景文本检测与抽取方法的应用
（一）、图像分类
在我们日常生活中，我们要对很多场景进行分类，例如：建筑、交通和自然风景等。但是很多时候这些场景都附带有文本信息。传统的分类算法往往难以从图片中提取这些文本信息。而场景文本检测与抽取方法的出现，把文本也作为一种特征因素来进行图片分类，可以帮助我们提高图像分类的精度。
（二）、自动驾驶
目前，自动驾驶技术正在得到不断的发展和完善。而场景文本检测与抽取技术可以被应用于自动驾驶技术中，例如通过图像中的路标和路牌来辅助