OCR文字识别—基于CTC/Attention/ACE的三大解码算法
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2022-02-09 17:36
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本文全面梳理一下OCR文字识别三种解码算法，先介绍一下什么是OCR文字识别，然后介绍一下常用的特征提取方法CRNN，最后介绍3种常用的解码算法CTC/Attention/ACE。
什么是OCR文字识别？
一般来说，文字识别之前需要先对文字进行定位(文字检测主要有基于物体检测和基于分割两种方法)，文字识别就是通过输入文字图片，然后解码成文字的方法。本文主要讲文字识别部分，文字识别主要分成三种类型：单字分类、整词分类和整词识别。当能够定位出单字时，可以用图像分类的方法直接对单字进行分类；当需要预测整词数量较少时，可以对整词进行分类；当有大量整词需要预测并且没有单字定位时，就需要用解码序列的方法进行识别了。因此，文字识别中最常用的是文字序列识别，适用场景更为广泛。本文将主要介绍文字序列识别的解码算法。
OCR解码是文字识别中最为核心的问题。本文主要对OCR的序列方法CTC、Attention、ACE进行介绍，微信OCR算法就是参考这三种解码算法的。
不同的解码算法的特征提取器可以共用，后面接上不同的解码算法就可以实现文字识别了，以下用CRNN作为特征提取器。
CRNN
CRNN的特征抽取器由一个CNN和一个BiLSTM组成，其中BiLSTM使用的是stack形深层双向LSTM结构。
CRNN特征提取器流程如下：
1.假设输入图像尺寸为32x100x3(HxWxC)，经过CNN转换成1x25x512(HxWxC)。
2.将CNN的输出维度转换为25个1x512的序列，送入深层双向LSTM中，得到CRNN的输出特征，维度转换成为25xn(n是字符集合总数)。
OCR文字识别的难点
OCR文字识别的解码主要难点在于如何进行输入输出的对齐。如上图所示，如果每个1xn预测一个字符，那么可能会出现多个1xn预测同一个字符，这样子得到的最终结果会产生重复字符。所以需要设计针对文字识别的解码算法来解决输入输出的对齐问题。
目前我了解到的主要有三种解码方法，可以解决OCR解码的一对多问题，分别为CTC、Attention和ACE三种。
CTC
CTC是最为经典的OCR解码算法，假设CRNN特征抽取器的输出维度Txn，其中T=8，n包含blank(记作 - )字符(blank字符是间隔符，意思是前后字符不连续)。对每一列1xn进行softmax得到概率最大的字符，得到的最终序列需要去除连续的重复字符，比如最终得到的序列为-stt-ate，那么去重合并后就得到state序列。
那么state的序列概率就变成了所有去重合并后为state的字符序列概率之和，只要最大化字符序列概率，就可以优化CRNN+CTC的文字识别算法。由于每个字符前后都可以插入blank，所以可以将所有可能状态如下图展开。
为了方便起见，对于所有state序列的合法路径做一些限制，规则如下：
1.转换只能往右下方向，其它方向不允许
2.相同的字符之间起码要有一个空字符
3.非空字符不能被跳过
4.起点必须从前两个字符开始
5.终点必须落在结尾两个字符
根据上述约束规则，遍历所有"state"序列的合法路径，“state”的所有合法路径如下图所示：
其中绿色框部分为起点和终点，蓝色箭头为"state"序列的合法路径。当然可以通过枚举所有路径，然后求所有路径的概率之和即为"state"序列的概率。但是枚举所有路径计算复杂度太高了，于是CTC引入了HMM的前向-后向算法来减少计算复杂度(可以参考一下我之前的回答，增加隐马尔可夫模型(HMM)的理解如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？)。
以前向算法为例(后向算法可以认为是状态序列的反转，计算方法相同)，简单来说，就是利用分治和动态规划的思想，把8个时间点拆分成7个重复单元，然后先计算出第一个重复单元红色虚线框中每个状态的观测概率，并且保存下来当作下一个重复单元的初始状态，循环计算7次就得了最终的观测概率。比起暴力求解观测概率，复杂度大大降低。
Attention
基于Attention的OCR解码算法，把OCR文字识别当成文字翻译任务，即通过Attention Decoder出文字序列。
RNN -> Seq2Seq
左图是经典的RNN结构，右图是Seq2Seq结构。RNN的输入序列和输出序列必须有相同的时间长度，而机器翻译以及文字识别任务都是输入输出不对齐的，不能直接使用RNN结构进行解码。于是在Seq2Seq结构中，将输入序列进行Encoder编码成一个统一的语义向量Context，然后送入Decoder中一个一个解码出输出序列。在Decoder解码过程中，第一个输入字符为
Seq2Seq -> Attention Decoder
Seq2Seq把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context，然后再由Decoder解码。由于context包含原始序列中的所有信息，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。如机器翻译问题，当要翻译的句子较长时，一个Context可能存不下那么多信息，就会造成精度的下降。除此之外，如果按照上述方式实现，只用到了编码器的最后一个隐藏层状态，信息利用率低下。
所以如果要改进Seq2Seq结构，最好的切入角度就是：利用Encoder所有隐藏层状态解决Context长度限制问题。于是Attention Decoder在Seq2Seq的基础上，增加了一个Attention Layer，如上图所示。
在Decoder时，每个时刻的解码状态跟Encoder的所有隐藏层状态进行cross-attention计算，cross-attention将当前解码的隐藏层状态和encoder的所有隐藏层状态做相关性计算，然后对encoder的所有隐藏层加权求和，最后和当前解码的隐藏层状态concat得到最终的状态。这里的cross-attention计算方式也为后来的Transformer框架打下了基础(详细看我之前写的文章计算机视觉"新"范式: Transformer)。
另外，从形式上看，Attention Decoder很自然的可以替换成最近非常流行的Transformer，事实上，最近也有几篇基于Vision Transformer的文本识别算法。
ACE
基于ACE的解码方法不同于CTC和Attention，ACE的监督信号实际上是一种弱监督(输入输出没有做形式上的对齐，没有先后顺序信息，倾向于学习表征)，并且可以用于多行文字识别。
对于单行文字，假设输出维度为Txn(T是序列长度，n是字符集合总数)，那么第k个字符出现的总数为，然后除以T，就能得到第k个字符出现的概率分布(记作)，做相同计算，可以求出所有字符的概率分布，最后和label字符的概率分布计算交叉熵优化网络。同理，对于多行文字，只需要将HxW压缩成T=HW，然后计算所有字符的概率分布即可。
CTC/Attention/ACE三种解码算法比较
从模型设计上来看，可以采用结合上面3种方法的多任务文本识别模型。在训练时，以CTC为主，Attention Decoder和ACE辅助训练。在预测时，考虑到速度和性能，只采用CTC进行解码预测。多任务可以提高模型的泛化性，同时如果对预测时间要求不高，多结果也可以提供更多的选择和对比。
上图来源于微信OCR技术的比较：
1.CTC和ACE方法不需要额外的计算参数，Attention需要额外的计算参数
2.推理内存，ACE < CTC < Attention；推理速度，ACE > CTC > Attention
3.CTC效果更好一些，适合长文本；Attention可以得到语言模型；ACE可以用于计数和2D预测
由于Attention依赖于上一个预测结果，导致只能串行解码，推理速度影响较大，但是可以得到语言模型做pretrain迁移使用；而CTC可以通过引入blank字符做形式上对齐，并且通过HMM前向-后向算法加速；ACE则直接不依赖顺序信息，直接估计整体分布。三者各有利弊，实际使用时，需要结合具体任务按需使用。
Reference
[1] An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition
[2] Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks
[3] Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification
[4] Aggregation Cross-Entropy for Sequence Recognition
[5] https://mp.weixin.qq.com/s/6IGXof3KWVnN8z1i2YOqJA
强烈推荐以下三篇blog
完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
https://xiaodu.io/ctc-explained/
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