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| 編輯推薦： |
读者对象：
1.人工智能领域的技术工程师，尤其是从事图像识别和NLP的技术工程师；
2.专门研究OCR的专业人士或院校师生等。
（1）作者阵容豪华，由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，海康威视、趣头条等企业的算法专家以及知名场景文本算法作者共同撰写；
（2）行业应用和学术理论相结合，既有来自于阿里巴巴本地生活实际应用场景的一线实践经验和方法，又有来自学术前沿的新理论；
（3）本书得到了阿里巴巴本地生活、达摩院、旷视科技、字节跳动、狗尾草等知名AI企业或机构的知名AI技术专家的联袂推荐；
（4）本书不仅讲解了OCR的组件、方法、算法、实现，而且还介绍了学术界*前沿的文字检测和文字识别方法。
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| 內容簡介： |
这是一部融合了企业界先进工程实践经验和学术界前沿技术和思想的ORC著作。
本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础开始构建OCR算法。
全书共9章：
第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用；
第2章讲解了OCR的图像预处理方法；
第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础；
第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成；
第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分；这是一部融合了企业界先进工程实践经验和学术界前沿技术和思想的ORC著作。
本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础开始构建OCR算法。
全书共9章：
第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用；
第2章讲解了OCR的图像预处理方法；
第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础；
第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成；
第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分；
第7章讲解了文字的检测技术，从通用的目标检测到文字的检测，一步步加深读者对文字检测问题的认识；
第8章讨论了文字识别的相关技术，定位到文字的位置之后，需要对文字的内容进行进一步的解析；
第9章介绍了一些OCR后处理的方法。
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| 關於作者： |
刘树春
阿里巴巴本地生活研究院算法专家，前复旦七牛云联合实验室OCR算法负责人，在OCR相关技术的落地和实现方面有深入的研究和丰富的实践经验，在菜单识别、车牌检测识别、卡证识别、商业广告文字检测和识别、票据类识别等应用场景中积累了丰富的经验。曾经组队参加COCO竞赛、ICDAR刷榜等活动，并发表多篇顶级论文。
贺盼
佛罗里达大学在读博士，担任 CVPR、ICCV、ECCV等10多家国际顶会审稿人或程序委员，在场景文本领域发表过多篇国际顶尖会议论文 DTRN、CTPN、SSTD等。曾经在中科院先进技术研究院、港中文、旷世美国研究院等做过相关研究工作，对场景文本有深刻的认识，并且对场景文本学术前沿有很强的感知力。
马建奇刘树春
阿里巴巴本地生活研究院算法专家，前复旦七牛云联合实验室OCR算法负责人，在OCR相关技术的落地和实现方面有深入的研究和丰富的实践经验，在菜单识别、车牌检测识别、卡证识别、商业广告文字检测和识别、票据类识别等应用场景中积累了丰富的经验。曾经组队参加COCO竞赛、ICDAR刷榜等活动，并发表多篇顶级论文。
贺盼
佛罗里达大学在读博士，担任 CVPR、ICCV、ECCV等10多家国际顶会审稿人或程序委员，在场景文本领域发表过多篇国际顶尖会议论文 DTRN、CTPN、SSTD等。曾经在中科院先进技术研究院、港中文、旷世美国研究院等做过相关研究工作，对场景文本有深刻的认识，并且对场景文本学术前沿有很强的感知力。
马建奇
著名的RRPN算法的作者，发表过多篇国际顶尖会议论文，曾经在旷世研究院做过检测相关的工作，在上海高等研究院做过文字检测相关的工作，曾经组队参加过ICDAR 17 MLT比赛，获得前三名。曾获Facebook研究实习机会。目前即将开始修读博士学位，正在做文字识别相关的工作，对于OCR的问题有独到的见解。
王佳军
阿里巴巴本地生活研究院高级算法专家，负责本地生活研究院图像算法团队的管理、研发等工作，曾经在滴滴研究院做相关算法的研究。业余时间担任深度学习框架MXNet的技术专家，对实际算法的落地优化等有非常深入的耕耘，具有很强的OCR相关项目的落地能力。
谢雨飞
趣头条算法工程师，曾在七牛云做OCR、NLP相关算法的研究工作，发表过多篇国际顶尖论文。
陈明曦
纽约大学硕士研究生，曾在七牛云从事OCR相关工作，发表相关论文数篇。
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| 目錄：
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推荐序
前言
第1章 绪论 1
1.1 人工智能大潮中的OCR发展史 1
1.1.1 传统OCR方法一般流程 3
1.1.2 基于深度学习OCR方法一般流程 5
1.2 文字检测 6
1.3 文字识别 8
1.4 产业应用现状 10
1.5 本章小结 11
1.6 参考文献 11
第2章 图像预处理 13
2.1 二值化 13
2.1.1 全局阈值方法 13
2.1.2 局部阈值方法 17
2.1.3 基于深度学习的方法 20
2.1.4 其他方法 22
2.2 平滑去噪 26
2.2.1 空间滤波 26
2.2.2 小波阈值去噪 28
2.2.3 非局部方法 29
2.2.4 基于神经网络的方法 33
2.3 倾斜角检测和校正 35
2.3.1 霍夫变换 36
2.3.2 Radon 变换 38
2.3.3 基于 PCA 的方法 38
2.4 实战 39
2.5 参考文献 43
第3章 传统机器学习方法绪论 45
3.1 特征提取方法 45
3.1.1 基于结构形态的特征提取 45
3.1.2 基于几何分布的特征提取 61
3.2 分类方法模型 63
3.2.1 支持向量机 63
3.2.2 K近邻算法 65
3.2.3 多层感知器 70
3.3 实战：身份证号码的识别 71
3.3.1 核心代码 71
3.3.2 测试结果 78
3.4 本章小结 79
3.5 参考文献 79
第4章 深度学习基础知识 80
4.1 单层神经网络 80
4.1.1 神经元 80
4.1.2 感知机 81
4.2 双层神经网络 82
4.2.1 双层神经网络简介 82
4.2.2 常用的激活函数 83
4.2.3 反向传播算法 86
4.3 深度学习 87
4.3.1 卷积神经网络 88
4.3.2 常用优化算法 90
4.4 训练网络技巧 92
4.4.1 权值初始化 92
4.4.2 L1L2正则化 93
4.4.3 Dropout 94
4.5 实战 95
4.6 参考文献 97
第5章 数据生成 99
5.1 背景介绍 99
5.2 传统单字OCR数据生成 100
5.3 基于深度学习的OCR数据生成 101
5.3.1 文字检测数据的生成 101
5.3.2 检测图片生成 103
5.3.3 其他方法 112
5.3.4 识别数据生成 113
5.4 通过GAN的技术生成数据 114
5.4.1 GAN背景介绍 114
5.4.2 GAN的原理 116
5.4.3 GAN的变种 117
5.5 图像增广 123
5.5.1 常用的图像增强方法 123
5.5.2 深度学习方法 126
5.6 常用的开源数据集 128
5.7 ICDAR的任务和数据集 131
5.8 本章小结 138
5.9 参考文献 138
第6章 深度学习高级方法 140
6.1 图像分类模型 140
6.1.1 LeNet5 140
6.1.2 AlexNet 142
6.1.3 VGGNet 143
6.1.4 GoogLeNet 144
6.1.5 ResNet 147
6.1.6 DenseNet 151
6.1.7 SENet 153
6.1.8 轻量化网络 154
6.2 循环神经网络 154
6.2.1 RNN网络 154
6.2.2 GRU 156
6.2.3 GRU的实现 158
6.2.4 LSTM网络 160
6.3 Seq2Seq 163
6.4 CTC Loss 164
6.4.1 算法详解 166
6.4.2 前向传播 168
6.4.3 后向传播 173
6.4.4 前向后向算法 173
6.4.5 CTC算法特性 174
6.4.6 代码解析 175
6.5 Attention 178
6.6 本章小结 181
6.7 参考文献 182
第7章 文字检测 183
7.1 研究意义 183
7.2 目标检测方法 185
7.2.1 目标检测相关术语 186
7.2.2 传统检测方法 189
7.2.3 Two-stage 方法 195
7.2.4 One-stage 方法 210
7.3 文本检测方法 217
7.3.1 传统文本检测方法 217
7.3.2 基于深度学习的文本检测方法 222
7.4 本章小结 228
7.5 参考文献 228
第8章 字符识别 232
8.1 任务概览 232
8.2 数据集说明 233
8.2.1 数据集意义 233
8.2.2 常见识别数据集介绍 234
8.3 评测指标 238
8.3.1 编辑距离 239
8.3.2 归一化编辑距离 239
8.3.3 字符准确度 239
8.3.4 词准确率 239
8.3.5 语境相关的评测方式 239
8.4 主流算法介绍 240
8.4.1 传统光学方法 240
8.4.2 完全基于深度学习的方法 244
8.5 CRNN模型实战 274
8.5.1 简介 274
8.5.2 运行环境 274
8.5.3 测试部分讲解 274
8.5.4 测试运行结果 279
8.5.5 训练部分 279
8.5.6 用ICDAR2013数据集训练CRNN模型 282
8.6 本章小结 284
8.7 参考文献 285
第9章 OCR后处理方法 288
9.1 文本纠错 288
9.1.1 BK-tree 289
9.1.2 基于语言模型的中文纠错 293
9.2 文本结构化 297
9.2.1 模板匹配 298
9.2.2 文本分类 300
9.3 本章小结 304
9.4 参考文献 304
第10章 版面分析 306
10.1 版面分析详解 306
10.2 复杂版面识别 309
10.3 文档恢复 310
10.4 本章小结 311
10.5 参考文献 311
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| 內容試閱：
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◆推荐序 ◆
文字识别（OCR）是视觉感知中一个重要的技术，目的是从照片中提取文字信息。这项技术有着广泛的应用前景。比如，自动驾驶汽车路标识别，或把扫描文档转化成结构化的文字信息以方便检索。近几年来，随着深度学习等技术的发展，文字识别相关技术取得了突破性进展，特别是场景文字的检测、识别和结构化技术。这些技术的发展使得文字识别在工业界受到了广泛关注。阿里巴巴、腾讯、百度、谷歌、微软等互联网公司都有大规模的文字识别应用，提供了各式各样的文字识别相关的服务。
本书系统地介绍了文字识别的各类方法，内容翔实，包括图像预处理、数据生成与增强、文字检测、文字识别以及后处理和结构化等，这些方法是文字识别的基础。同时，本书还介绍了学习这些方法所必需的一些基础，比如，残差神经网络以及通用目标检测技术。另外，本书详细地介绍了这些方法具体的代码实现，供读者学习和使用。目前，关于文字识别的专业书籍还比较缺乏，本书将给广大文字识别研究人员和应用人员带来便利。
本书的作者在文字识别学术研究和产业应用方面有丰富的经验，书中很好地融合了学术理论和产业化实践。相信本书的出版对于文字识别技术的普及和发展会产生积极的作用。
FCOS，CTPN模型作者，田植
前言
文字作为人类传播文明、传递信息、记录思想的重要载体，在我们的生活中占据着举足轻重的地位，所以文字识别是目前最受关注的AI技术之一。OCR技术应用非常广泛，相较于图像，文字作为抽象的符号，承载着大量的信息，所以识别文字有非常大的价值。从历史角度看，文字识别是一门古老的技术，但是从实验室走出来，走进人们的生活，也只是近些年才发生的事情。特别是在深度学习应用于文字识别领域后，文字识别精度逼近人工水平，发展出非常多的应用。
笔者作为机器视觉方面的从业者，在刚开始将最新的深度学习技术应用到文字识别时遇到很多困难，常常苦恼于市面上鲜有全面介绍文字识别实现原理和方法的资料，特别是中文书籍，即使有，所介绍的技术也非常落后，远远脱离产业以及学术前沿。随着自己不断地学习和尝试，在反复试错以及与同行交流后，慢慢掌握了其中的方法。为了帮助更多与我有相似经历的人，我们几位同事把基于深度学习的OCR方法整理出来，希望能帮助更多相关从业人员。
本书从OCR的出现讲到中间经历的传统技术，再到最新的基于深度学习的技术，同时根据OCR常用技术流程从数据、模型对文字的定位、识别到后处理等，对OCR技术做了一个深度梳理，带领读者进入一个引人入胜的文字识别智能世界，领略各种神经网络的魅力及挑战。
全书总共有10章，逻辑上分为四个部分。
第一部分（第1～3章），主要介绍传统OCR技术。
第二部分（第4～6章），主要介绍OCR中一些基础的组件和方法。
第三部分（第7～8章），主要跟踪前沿的文字检测和文字识别技术。
第四部分（第9～10章），主要介绍一些常用的后处理方法和版面分析方法。
本书在内容上尽可能涵盖了OCR领域的基础知识，在合著伙伴的组成上，有学术界第一梯队的青年学者，同时也有产业界一线从业者，希望尽可能实现理论与实践并重。
写作分工
刘树春编写第1章、第5章、第6章、第10章。
贺盼编写第7章。
马建奇编写第8章。
王佳军编写第9章。
谢雨飞编写第3章。
陈明曦编写第2章、第4章。
本书特点
本书具有如下特点：
1.作者有学术界的OCR研究者，也有工作在一线的OCR从业者，试图做到理论与实践结合。
2.涵盖的知识面比较全，包括传统的OCR方法以及最新的基于深度学习的OCR方法。
3.强化了对代码的梳理，方便读者实战运行。
本书读者
本书可作为OCR从业人士或者研究生的参考资料或者入门教程，用来了解OCR相关前沿技术。
感谢
本书在后期修订中得到了邵蔚元、张飞云、刘树芳、龙力等同仁的帮助。他们抽出宝贵的时间帮忙审阅，并提出了中肯的意见和建议。
感谢阿里巴巴本地生活研究院提供的支持与帮助，特别是李佩博士与何田院士对我们工作的鼎力支持。
感谢机械工业出版社的编辑杨福川、张锡鹏和董惠芝，没有他们的努力就没有本书的顺利出版。
最后，感谢各位读者朋友。
读者服务
由于OCR领域的发展日新月异，本书无法做到在所有细分领域面面俱到。而且笔者笔力有限，书中会有很多不足的地方，还望读者能够帮忙指正，不胜感激，日后定将勤加修订升级。
本书通过GitHub（https：github.comocrbookocrinaction）进行各种资源的交互，以及信息的反馈。
谢谢大家！
刘树春
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