[发明专利]图像文本检测半自动标注方法、系统、计算机设备及介质

说明书

本发明公开了一种图像文本检测半自动标注方法、系统、计算机设备及介质，所述方法包括：获取文本图像；从文本图像中获取文本中心线；生成N个围绕文本中心线的候选边界框；将N个候选文本区域同时输入宽松识别器和严苛识别器，通过宽松识别器将从N个候选文本区域中识别得到估计的文本内容，通过严苛识别器预测每个候选文本区域的内容识别结果；将N个内容识别结果与估计的文本内容相比，分别计算识别损失，得到N个识别损失；通过确定所有识别损失中最小损失的索引，获得最准确候选边界框的索引，进而得到最终的文本框标注；将文本框标注以识别损失为引导进行优化，最终得到紧致的文本框标注。本发明能够提高文本检测标注效率和标注效果。

技术领域

本发明涉及一种图像文本检测半自动标注方法、系统、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域、OCR领域。

背景技术

随着人工智能技术的发展，文本检测技术作为一项基础的计算机视觉任务得到了较大发展。文本检测指的是定位一张图像中的文本区域，该技术可广泛应用于无人驾驶、机器人导航、盲人辅助等行业中。随着深度学习等大数据驱动的机器学习算法在包括自然语言处理，计算机视觉，语音识别等领域内取得巨大成功，基于深度学习的图像文本检测技术也得到较大发展，图像文本检测算法的性能显著提升。然而，这些方法依赖大量的检测标注数据。

到目前为止，检测标注数据的获得基本依赖人工，耗时耗力且昂贵。尤其对于不规则的文本区域位置，通常需要比较多的点数才能标注，效率极低，且因人为主观性导致精度较低。为此，需要半自动或者自动标注算法代替人工标注方法，提高标注效率和精准度。自动算法到目前为止都是采用检测算法完成，即所谓的预标注。由于检测算法性能受限，用检测算法预标注的自动算法尚不能产生高质量标注，仍需较多人工校验才能得到真正可用的标注，没有实质性解决图像文本检测标注难题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种图像文本检测半自动标注方法、系统、计算机设备及存储介质，其能够提高文本检测标注效率和标注效果。

本发明的第一个目的在于提供一种图像文本检测半自动标注方法。

本发明的第二个目的在于提供一种图像文本检测半自动标注系统。

本发明的第三个目的在于提供一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提供一种存储介质。

本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种图像文本检测半自动标注方法，所述方法包括：

获取文本图像；

从文本图像中获取文本中心线，所述文本中心线是一条贯穿文本中心的弯曲折线，由依次连接K+1个点构成K条直线段构成；

生成N个围绕文本中心线的候选边界框，每个候选边界框是一个多边形区域轮廓，围成N个候选文本区域；

将N个候选文本区域同时输入宽松识别器和严苛识别器，通过宽松识别器将从N个候选文本区域中识别得到估计的文本内容，通过严苛识别器预测每个候选文本区域的内容识别结果；

将N个内容识别结果与估计的文本内容相比，分别计算识别损失，得到N个识别损失；

通过确定所有识别损失中最小损失的索引，获得最准确候选边界框的索引，进而得到最终的文本框标注；

将文本框标注以识别损失为引导进行优化，最终得到紧致的文本框标注。

进一步的，所述生成N个围绕文本中心线的候选边界框，具体包括：

确定K+1条法线，每条法线n_i与文本中心线相交于点c_i，同时与文本中心线在点c_i的切线垂直；