中文文本事件檢測技術(shù)?

崔 瑩

（西南電子技術(shù)研究所 成都 610036）

1 引言

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自被提出以來，已被廣泛應(yīng)用于各種檢測［1~2］。我們知道BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)主要由輸入層、隱層、輸出層三部分組成。其中，隱藏層至少有一層，在各層之間神經(jīng)元是完全連接的。除了輸入層外，每一層的輸入都與上一層的輸出密切相關(guān)。通常，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種負反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過負誤差響應(yīng)來調(diào)整權(quán)重，使其更接近非線性函數(shù)。因此，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度相對較慢。

近年來，文本檢測已成為計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點和具有挑戰(zhàn)性的課題。Tutz 提出了Logit 模型來估計權(quán)重，而不是使用完全由距離決定的權(quán)重。使用lasso 或enhancement 等選擇過程自動選擇最近的鄰居。然后，基于評估和選擇的概念，預測器空間被擴展［9］。Nucci 提出了一種自適應(yīng)的ASCI（錯誤預測分類器的自適應(yīng)選擇）方法，該方法根據(jù)類的特征，動態(tài)選擇一種分類器，可以從一組機器學習分類器中更好地預測類的錯誤傾向。對30 個軟件系統(tǒng)的實證研究表明，ASCI 的性能優(yōu)于5個單獨使用并結(jié)合多數(shù)投票集成［10］的分類器。

在研究中，利用花授粉算法（FPA）對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，并提出了一種基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文文本事件檢測方法。為了驗證改進后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在中文文本事件檢測中的效果，實驗采用GB2312 格式的訓練數(shù)據(jù)集，并對中文詞匯進行模糊處理，以實現(xiàn)分析詞匯意義的目的。在計算機上對兩種方法進行實驗，比較了自然場景文本檢測方法和基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測方法的檢測效果，包括準確率、召回率、F值和時間消耗量。

2 文本檢測算法及改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本檢測算法

2.1 文本檢測算法

大多數(shù)傳統(tǒng)的文本檢測算法都是基于連通域分析的。這些算法首先根據(jù)低級別的特征（如光強度、顏色、梯度等）將圖像像素聚集到不同的連接區(qū)域中，然后用分類模型對這些連接的組件進行分類，以過濾噪聲區(qū)域。傳統(tǒng)的文本檢測算法主要采用自下而上的方法。這些算法通常從字符檢測或筆劃檢測開始，然后通過過濾文本元素來應(yīng)用文本檢測，從而構(gòu)造文本行，并驗證文本行。因此，該方法的檢測結(jié)果精度低，魯棒性差，實現(xiàn)過程過于復雜。在當今社會快速發(fā)展過程中，文本檢測任務(wù)正面臨著更大的挑戰(zhàn)［11~15］。

1）圖像中可能出現(xiàn)文字的任何長度、寬比、顏色、字體、大小和形狀；

2）圖像背景更加復雜多樣，紋理與文本相似，容易引起混淆，如圍欄、植被等物體；

3）圖像質(zhì)量不確定，文本檢測對圖像質(zhì)量非常敏感。常見的干擾有光照條件、運動模糊、低分辨率和遮擋；

4）圖像文本分布密集，不同文本特征相似，只有細節(jié)筆畫不同，多個文本之間的空間很小，一些小細節(jié)可能導致多個文本被檢測為一個文本［16~19］。面對這些更復雜和困難的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的多步文本檢測算法很容易生成大量非文本連接區(qū)域，這給后續(xù)的文本行拼接和文本行驗證帶來了很大的困難。

2.2 基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文文本事件檢測方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單計算單元組成的非線性系統(tǒng)，它在一定程度上模擬了人腦的處理操作。

由于實驗數(shù)據(jù)集主要是中文數(shù)據(jù)，單詞很難分割，因此，采用紅黑樹的方法，對系統(tǒng)中預存儲的詞匯表進行分段。在分析數(shù)據(jù)集時，對數(shù)據(jù)集中的單詞進行分割，然后與系統(tǒng)中的單詞進行比較。FPA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持GB2312 數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)分析中文文本的能力。

在研究中，我們利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)作為FPA 的物理狀態(tài)函數(shù)，找到物理函數(shù)的最小值，并反復更新FPA的狀態(tài)，即當誤差值最小時，可以得到FPA的最佳解。可作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重和閾值。

全局授粉過程由列維飛行完成，描述如下：

局部授粉過程和花的規(guī)律性描述如式（2）：

其中ε是均勻分布生成的隨機數(shù)，在（0，1）范圍。

最優(yōu)解，l是列維飛行的步長參數(shù)，按以式（3）計算：

3 實驗設(shè)計

1）實驗準備

實驗選擇CEC 語料庫作為測試對象。CEC 語料庫以地震、火災(zāi)、道路事故、恐怖襲擊和食物中毒等五種緊急事件的新聞報道為素材。通過文本預處理、文本分析、事件標記和一致性檢查，最終注釋存儲在文本中。

2）實驗環(huán)境

在建立和編碼文本事件檢測系統(tǒng)后，利用CEC語料庫對系統(tǒng)進行了測試，全面驗證了改進算法的檢測效果。

編程開發(fā)環(huán)境如下：

開發(fā)工具：VS2008；

開發(fā)語言：C++、STL；

操作系統(tǒng)：Windows7。

測試文本數(shù)據(jù)集：2048，測試的核心代碼如下（部分代碼，如圖1所示）。

圖1 文本檢測算法代碼

4 實驗結(jié)果分析

4.1 數(shù)據(jù)預處理工作

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能直接識別文本，因此需要將文本數(shù)據(jù)映射到多維實向量中，即文本向量化。數(shù)據(jù)預處理包括以下三個步驟。

1）分詞

中文文本之間沒有明顯的界限，所以中文文本的分割比英語文本更困難。是否能準確分割文本，對文本情緒分類的準確性有重要影響?！敖Y(jié)巴”中文分詞庫是一個python中文分詞庫，支持傳統(tǒng)的分詞和自定義詞典，選擇這種方法可以更準確地分割句子。

2）詞向量化

詞的分布式表示具有很強的表示能力，每個詞之間的相似性可以用空間向量來表示。所謂的詞向量化是將單詞處理為單詞向量的形式。目前，word2vec是生成分布式詞向量的主流方式。結(jié)合中文語料庫，利用word2vec的相關(guān)技術(shù)得到詞向量模型，在分割后輸入到向量模型中，可以得到每個詞的詞向量。

3）生成詞向量矩陣

分詞和詞向量化后，形成N×m詞向量矩陣。其中N是分詞后的單詞數(shù)，m是詞向量的維數(shù)。為了便于模型的訓練，需要將每個文本生成的詞向量矩陣的大小進行標準化，以使所有文本生成的詞向量矩陣的大小都是相同的。其處理方法為

其中，n是歸一化詞向量矩陣中的單詞數(shù)；avgN是所有文本分詞后詞的平均數(shù)n；stdN是分詞后數(shù)詞n的標準偏差。

然后，處理由文本生成的詞向量矩陣。不足的字向量矩陣用0 填充，修剪超長詞向量矩陣。這樣，n×M詞向量矩陣可以覆蓋95%的樣本。

4.2 中文常用漢字的選擇

中文辭海包含85568 個漢字?？梢钥闯?，構(gòu)成文本的漢字數(shù)量相當大，但大多數(shù)漢字并不常用。因此，如果我們將很少使用的漢字和一些特殊符號作為禁用字，并在文本預處理階段將其從文本中刪除，可以大幅提高程序的處理速度。使用現(xiàn)代漢字列表中常用的2500 個漢字對文本進行預處理。建立通用漢字碼交叉參考表，編號為2500 個通用漢字（漢字標記為w），編號為1~2500個。通過查找表格，可以獲得每個漢字的代碼或相應(yīng)的漢字。表1是漢字編碼表的部分示例。

表1 常用字編碼

4.3 文本事件檢測

無論是中文文本還是英文文本，與其他對象相比，字符都有自己的特征，如筆畫寬度、文本結(jié)構(gòu)、圖像中字符的顏色和字符的邊緣等特征。根據(jù)文本圖像相關(guān)特征，進行統(tǒng)一歸納，整理相關(guān)決策檢測規(guī)則，以實現(xiàn)文本事件檢測的目的。與自然場景中的圖像文本相比，它很容易受到復雜背景條件的影響。中文印刷文本在字符大小、顏色、筆畫寬度和紋理分布方面往往有統(tǒng)一的規(guī)范。因此，可基于上述特征來檢測打印的文本。

傳統(tǒng)的自然場景文本檢測算法基本上以英語文本為檢測對象。與英文文本的圖像檢測相比，中文文本檢測的風格不同，結(jié)構(gòu)復雜，檢測結(jié)果并不理想。因此，將中文印刷區(qū)感興趣的輸出區(qū)域與改進的SWT 路徑寬度算法相結(jié)合來檢測文本事件。與傳統(tǒng)的整個文本圖像的檢測過程相比，對感興趣文本區(qū)域的檢測無疑更快。

4.4 中文文本事件檢測實驗結(jié)果分析

1）不同檢測方法的精度和召回率結(jié)果分析

首先對兩種中文文本檢測方法的準確性和召回率進行分析，檢測結(jié)果見表2和圖2。

表2 不同檢測方法的準確率和召回率的比較

圖2 不同事件檢測方法結(jié)果對比

從表2 和圖2 可以看出，這兩種方法的準確率和召回率有所不同。自然場景文本檢測算法的準確率為88%，召回率為73%?；诟倪M神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本檢測算法的準確率為95%，召回率為86%。從兩組數(shù)據(jù)的比較可以看出，改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本檢測算法在中文文本事件檢測中具有較好的性能。

2）不同檢測方法的F值與耗時分析

為進一步分析兩種算法的實用性，對比分析兩種檢測算法的準確率和召回率后，進一步對兩種算法的F 值和時間消耗實驗結(jié)果進行了比較，結(jié)果見表3和圖3。

表3 不同檢測方法的準確率和召回率比較

圖3 不同檢測方法的F值和耗時比較

表3 和圖3 顯示，中文文本事件檢測測試中自然場景文本檢測算法的F 值為0.79，耗時4.56s；基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本檢測算法的F 值為0.90，耗時0.64s。從數(shù)據(jù)比較中可以看出，基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本檢測算法可以更快地檢測中文文本事件，具有更好的實用性。

5 結(jié)語

本研究中，提出了一種基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文文本事件檢測方法，通過使用花授粉算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值。為了驗證該方法的有效性，將其與自然場景文本檢測方法進行了比較，并分析了它的準確性、召回率和時間消耗，得到以下結(jié)論。

1）基于改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本檢測算法的準確率為95%，召回率為86%，相較于自然場景中文本檢測方法，其事件檢測精度更高。

2）基于改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本檢測算法的F值為0.90，時間為0.64s，相較于自然場景中文本檢測方法，其耗時更短，F(xiàn) 值更高，該方法具有更好的性能。

雖然提出的基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本檢測算法已經(jīng)取得了一些效果，但其性能還需通過應(yīng)用于實際生產(chǎn)得到進一步驗證。本課題將在未來繼續(xù)進行深入學習和優(yōu)化算法。