基于CNN网络的汉字图像字体识别及其原理

　　现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多，目前针对这种应用场景的系统为OCR系统，也就是光学字符识别系统，例如对于古老出版物的数字化。但是目前OCR系统主要针对文字的识别上，对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复，并没有给出相应的解决方案。对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复。对于汉字字体识别问题，目前主要有几种方法，但是都是基于人工特征提取的方法。以往的方法主要分为两大类，第一种为整体分析法，将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类；使用滤波器提取文字的全局文字特征作为分类特征；使用小波包做多级分解，提取字体纹理特征的方法了；使用人工经验方式提取特征。可以看到这些方法都有一个重要的缺陷，如果一个文字整个版面含有不同的字体信息，这种场景就不能采用整体分析法。第二种为个体分析法，个体分析法对象为单个字符图像，依然采用小波分解提取特征。这种方法需要知道单个汉字的图像，对于现代出版物的识别系统中，可以很容易得到单个汉字的图像。很显然这种方法可以解决整体法不能解决文字中夹杂其他字符比如英文的情况。另外有人提出特征点的方法来处理汉字字体识别，但是特征点的提取也是有问题，因为定义提取的特征需要人为干预。
　　由此可见，在考察完整体法和个体法来看，个体法明显更灵活并适用于多种情况。但是应该看到传统方法基本上都是采用图像处理的方法，计算复杂度都很高。另外不同汉字的外形差异是不一样的，而采用图像处理的方法往往不能有效解决这个问题。
　　综上所述，我们可以看到传统汉字字体识别方法的不足，因为汉字字符的复杂性，特征提取方法不能处理多变的汉字外形，特征点提取方法需要人工专家定义重要的特征点位置。而且，对于哪些特征点重要也不能给出统一的标准。故而基于CNN网络的字体识别方法可以靠卷积核以及池化层，自动生成特征，这就避免人为特征提取上的不稳定性以及盲点。我们通过计算机内嵌的字体生成实验数据，然后训练CNN深度学习网络。最终实现结果显示出了良好的稳定性，较高的正确率，一次训练多次使用等通用性好的优点。
　　与传统特征提取方法不同，卷积神经网络通过卷积核提取特征，每一个神经元和前一层的局部感受区域相连，通过卷积核计算局部特征。以卷积窗口的移动生成特征平面，每一个特征平面共享一个卷积核，做到权值共享，降低了权值的数量的优点。CNN网络主要用于识别二维图像，由于共享权值采用监督学习的方式得到。所以避免了人为提取特征，故而CNN具备从训练数据中学习共享权值的优点。通常CNN网络分为多层，其中一种叫卷基层，一种叫池化层，卷基层和池化层可以有多个。分别用于特征的提取和特征参数的处理。