石佳钰, 殷雁君, 刁明皓, 智 敏

(内蒙古师范大学 计算机科学技术学院,内蒙古 呼和浩特 010022)

我国是一个统一的多民族国家,有着丰富的民族语言资源。蒙古语,是我国少数民族语言之一,有着广泛影响力,除内蒙古自治区外,很多蒙古族聚集的省市也在使用蒙古文文字。近年来,随着社会信息化的发展,大量蒙古文古籍、资料需要用计算机进行处理和保存。人工录入方法消耗大量人力和物力,而且录入过程中不可避免地出现因误录而导致的错误。鉴于此,研究能够自动且高效识别海量蒙古文资料的蒙古文文字识别技术,对于促进蒙古族语言知识的共享和传播、推进蒙古族地区经济文化繁荣和发展有重要的现实意义。

1 相关研究

目前,图像文字识别的主流算法是卷积神经网络(CNN)。最初的卷积神经网络是LeCun[1]提出的LeNet-5网络模型,该模型在手写数字识别问题中取得了较高的识准率。在此基础上,Goodfellow等[2]提出基于多数字识别的卷积神经网络模型,为英文图像文字识别提供新的思路。随后,Jaderberg等[3]将卷积神经网络应用到自然场景下的图像文字识别,提出一次性识别整个英文单词的方法。为了能够识别图像中具有序列性的对象,Shi等[4]在卷积神经网络和循环神经网络的基础上,提出端到端可以识别任意长度序列的卷积递归神经网络模型(convolutional recurrent neural network,CRNN)。

英文图像文字识别发展较早,目前技术较为成熟。中文文字识别过程中也借鉴了许多成功的英文图像文字识别技术。……