格式化约束的时间戳文字识别网络

来源：计算机工程与应用杂志2022年第24期北京时间：

作者：刘洋, 陈黎

单位：1.武汉科技大学 计算机科学与技术学院，武汉 430065；2.武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，武汉 430065

摘要：文字识别是深度学习网络的重要应用领域，主流算法基于光学信息预测自然场景文字。然而在一些特定领域的文本对象上，额外的关键特征将会进一步提高文字识别算法的准确性。在安防监控领域，画面中的时间戳文本拥有格式规范、限定数值范围等特点，根据这一特点，对时间戳文本识别网络进行了研究，提出一种时间戳信息约束机制，融合文本语义约束信息和光学特征达到识别规范文本的效果，增强输出时间戳文本的格式规范性和数值合理性。在全匹配率、编辑距离等标准上全面超过基于光学特征的经典文字识别算法。

关键词：文字识别,图像语义信息,智能监控,时间戳文本,格式化文本识别