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BHS-CTPN:一种自然场景下的化验单文字检测方法
被引量：
3
1
作者
黄庆浩
吕学强
+1 位作者
何健
游新冬
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第9期206-212,共7页
针对存在的化验单文字检测方法效果无法达到实用标准以及敏感信息区域无法有效过滤的问题,提出一种自然场景下的化验单文字检测方法(BHS-CTPN)。BHS-CTPN方法引入BRISK、Hough、Sauvola等一系列预处理方法进行化验单矫正、敏感信息区域...
针对存在的化验单文字检测方法效果无法达到实用标准以及敏感信息区域无法有效过滤的问题,提出一种自然场景下的化验单文字检测方法(BHS-CTPN)。BHS-CTPN方法引入BRISK、Hough、Sauvola等一系列预处理方法进行化验单矫正、敏感信息区域去除和图像增强。同时在特征提取时卷积核的设计、anchor设定和文本框合并等方面来改进CTPN网络模型。BHS-CTPN方法与CTPN模型相比,准确率、召回率、F1值分别提升8%、10%、9%;与目前化验单文字检测领域效果最好的华为API接口相比,准确率、召回率、F1值分别提升6%、3%、5%。大量实验结果表明,BHS-CTPN方法能够有效准确地检测到自然场景下化验单文本位置,为后期文字识别和化验单解读奠定坚实的基础。
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关键词
自然场景
化验单
文字检测
预处理
CTPN
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职称材料
融合语言模型的化验单文字识别矫正研究
2
作者
张煜楠
吕学强
+4 位作者
黄庆浩
游新冬
何健
董志安
黄跃
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第10期179-184,221,共7页
针对自然场景下化验单文字识别容易出现混淆的问题,提出一种融合语言模型的自然场景下的化验单文字识别后处理矫正方法。该方法通过引入统计语言模型,对识别区域矩阵进行条件概率统计,预测符合医学词库的最佳识别结果,使用基于融合的编...
针对自然场景下化验单文字识别容易出现混淆的问题,提出一种融合语言模型的自然场景下的化验单文字识别后处理矫正方法。该方法通过引入统计语言模型,对识别区域矩阵进行条件概率统计,预测符合医学词库的最佳识别结果,使用基于融合的编辑距离和最长公共子序列方法进行检验项名称矫正,根据检验项对应关系对其他指标进行矫正。引入该方法的后处理结果与不加后处理的识别结果相比,在医疗化验单的识别任务上,获得了准确率、召回率、F1值不同程度的提高。对比实验表明,该方法能够进一步提高文本框文字的识别精度,为后期化验单解读奠定了基础。
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关键词
化验单
文字识别
语言模型
编辑距离
最长公共子序列
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职称材料
题名
BHS-CTPN:一种自然场景下的化验单文字检测方法
被引量：
3
1
作者
黄庆浩
吕学强
何健
游新冬
机构
北京
信息
科技
大学网络文化与数字传播
北京
市重点实验室
北京洛奇智慧医疗科技有限公司
清华大学互联网产业研究院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第9期206-212,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61671070)
国家语委重点项目(ZDI135-53)
+1 种基金
自然科学重点实验室基金(6142006190301)
北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016003)。
文摘
针对存在的化验单文字检测方法效果无法达到实用标准以及敏感信息区域无法有效过滤的问题,提出一种自然场景下的化验单文字检测方法(BHS-CTPN)。BHS-CTPN方法引入BRISK、Hough、Sauvola等一系列预处理方法进行化验单矫正、敏感信息区域去除和图像增强。同时在特征提取时卷积核的设计、anchor设定和文本框合并等方面来改进CTPN网络模型。BHS-CTPN方法与CTPN模型相比,准确率、召回率、F1值分别提升8%、10%、9%;与目前化验单文字检测领域效果最好的华为API接口相比,准确率、召回率、F1值分别提升6%、3%、5%。大量实验结果表明,BHS-CTPN方法能够有效准确地检测到自然场景下化验单文本位置,为后期文字识别和化验单解读奠定坚实的基础。
关键词
自然场景
化验单
文字检测
预处理
CTPN
Keywords
Natural scene
Laboratory sheets
Text detection
Pretreatment
CTPN
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
融合语言模型的化验单文字识别矫正研究
2
作者
张煜楠
吕学强
黄庆浩
游新冬
何健
董志安
黄跃
机构
北京
信息
科技
大学网络文化与数字传播
北京
市重点实验室
北京洛奇智慧医疗科技有限公司
清华大学互联网产业研究院
首都医科大学宣武医院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第10期179-184,221,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61671070)
北京信息科技大学促进高校内涵发展科研水平提高项目(2019KYNH226)
+2 种基金
北京信息科技大学“勤信人才”培育计划项目资助项目(QXTCP B201908)
北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016003)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放基金项目(icdd201905)。
文摘
针对自然场景下化验单文字识别容易出现混淆的问题,提出一种融合语言模型的自然场景下的化验单文字识别后处理矫正方法。该方法通过引入统计语言模型,对识别区域矩阵进行条件概率统计,预测符合医学词库的最佳识别结果,使用基于融合的编辑距离和最长公共子序列方法进行检验项名称矫正,根据检验项对应关系对其他指标进行矫正。引入该方法的后处理结果与不加后处理的识别结果相比,在医疗化验单的识别任务上,获得了准确率、召回率、F1值不同程度的提高。对比实验表明,该方法能够进一步提高文本框文字的识别精度,为后期化验单解读奠定了基础。
关键词
化验单
文字识别
语言模型
编辑距离
最长公共子序列
Keywords
Laboratory-test sheet
Text recognition
Language model
Editing distance
Longest common sub-sequence
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BHS-CTPN:一种自然场景下的化验单文字检测方法
黄庆浩
吕学强
何健
游新冬
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合语言模型的化验单文字识别矫正研究
张煜楠
吕学强
黄庆浩
游新冬
何健
董志安
黄跃
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
0
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职称材料
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参考文献
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