基于BP網(wǎng)絡的木刻藏文經(jīng)書文字識別研究*

趙棟材

(西藏大學藏文信息技術研究中心，拉薩850000)

1 引言

藏文自公元7世紀創(chuàng)制以來，迄今已有一千三百多年的歷史，目前仍是記錄書寫藏語的文字系統(tǒng)。無論作為傳承藏民族傳統(tǒng)文化的主要工具，還是作為我國藏族地區(qū)傳播現(xiàn)代科技知識的主要工具，有其獨特的人類文化價值，在藏族地區(qū)所發(fā)揮的巨大作用是不可估量的。千年來記載了各類歷史記載、佛教經(jīng)典編譯，以及各種民間神話傳說等。浩如煙海的藏文文獻內(nèi)容廣泛，是我國除漢文之外，歷史最悠久、文獻最豐富的語言文化遺產(chǎn)。正是由于這樣的原因，歷史文化遺產(chǎn)的數(shù)字化，迫在眉睫。通過手工錄入去保留這些文化遺產(chǎn)幾乎是不可能的，而文字識別技術正是最好的選擇。

大量的藏文經(jīng)典主要以裝幀的形式，一般文獻呈現(xiàn)長條體，橫向是書的寬度，縱向是書的高度，書頁以活頁方式構成，如圖1所示。誦經(jīng)閱讀時，縱向往上翻起。

木刻藏文經(jīng)書是雕刻的文字，在不同模板上樣式相同，書寫規(guī)則與標準藏文字完全相同，書寫方向是從左向右，采用縱向疊加的輔音加上元音進行組合。但是木刻藏文經(jīng)書大多為人工篆刻，人為因素干擾嚴重(見圖2)，再通過特殊的藏紙印刷，加上油墨的干擾，導致木刻藏文經(jīng)書文中出現(xiàn)字符間粘連、斷裂、遮擋現(xiàn)象，為識別帶來極大的困難。

由于木刻藏文經(jīng)書的特殊性，僅依靠字符切分、特征提取等方法已不能滿足對木刻藏文經(jīng)書的識別需要。通過研究發(fā)現(xiàn)，增加基于BP網(wǎng)絡的訓練方法，有助于提高木刻藏文經(jīng)書的文字識別正確率。

圖1 木刻經(jīng)文樣式

圖2 干擾嚴重的經(jīng)文字

2 BP網(wǎng)絡算法描述

2.1 木刻經(jīng)文文字識別的系統(tǒng)流程

木刻經(jīng)文文字識別的整體設計流程為如圖3所示。

圖3 木刻藏文經(jīng)書文字識別流程

整體識別中主要算法有二值化、去除噪音、切分、歸一化、特征提取、人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。特征提取與人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練相同，區(qū)別在于:

(1)當識別結果與用戶實際選擇的結果不同時，調(diào)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，進行訓練，收斂結果，然后修正保存的數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)下步識別再遇到這個經(jīng)文單元時，能夠正確識別，提高識別率。

(2)識別處理采用一種加權誤差均衡距離，定義兩個特征矢量X，Y的距離函數(shù)為:

σ是方差，ε為10，α為8。序列中距離f最小的結果為最后識別出的結果字符。

2.2 BP網(wǎng)絡訓練

木刻經(jīng)文樣式、種類繁多，在進行特征提取過程中會對同一個字在不同印版的經(jīng)書中提取不同的樣本，這樣每個經(jīng)文字就對應了不同的經(jīng)文樣本，如圖4所示兩個一樣的經(jīng)文字，但其樣式不同。

圖4 2個木刻藏文樣本字

在采用彈性網(wǎng)格特征提取后，每個樣本形成了308維的特征數(shù)據(jù)，共計308×2=616維數(shù)據(jù)，如果全部保存并參與運算，則會導致整體識別的運算效率大大降低，也不能真正應用到實際識別過程中。這樣就需要一套訓練算法對這些數(shù)據(jù)進行訓練，整合所有樣本，獲取多種樣本共性的數(shù)據(jù)，更好的提高系統(tǒng)的魯棒性。本項目通過研究各種參考資料，最后確定采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的改進的BP算法對整個樣本進行訓練，以便得出魯棒性更強的、服務于識別的矢量數(shù)據(jù)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的容錯能力和自我學習能力，較傳統(tǒng)識別技術有一定的優(yōu)勢，對于干擾復雜、識別難度大的經(jīng)文識別系統(tǒng)，其應用會有效提高識別率和識別效率。

BP算法是神經(jīng)網(wǎng)絡技術中的典型算法，即向前計算-誤差反向傳播算法，采用廣義的δ學習規(guī)則，是一種有導師的學習算法。其工作過程分兩個階段:

第一階段正向傳播階段，將樣本導入輸入層，計算權重，然后將信息傳到隱含層(可以多層)繼續(xù)計算輸出值和期望值，最后傳入輸出層。

第二階段反向傳播階段，將網(wǎng)絡的實際輸出與期望輸出相比較，如果誤差不滿足要求，將誤差向后傳播，即從輸出層到輸入層逐層求其誤差(實際上是等效誤差)，然后相應地修改權值。

其算法的執(zhí)行如下:

設 X1，X2，...，Xn是神經(jīng)元的輸入，θi是 Xi的閥值，Wij是Xi的權系數(shù);Yi是Xi的輸出，f是激發(fā)函數(shù)，e是誤差函數(shù);

(1)輸入一個樣本集，并進行編碼，同時給定理想的輸出信號Ti;

(2)設定權系數(shù)Wij，對各層的權系數(shù)置一個較小的非零隨機數(shù);

(3)計算各層的輸出;

對于任意節(jié)點j，輸出計算步驟為:

其中Uj是加權后的輸入與節(jié)點閾值的總和;θj是節(jié)點j的閾值;網(wǎng)絡中節(jié)點非線性的傳輸關系采用Sigmoid函數(shù)。

(4)求各層的學習誤差:

(5)誤差反向傳播，修正權值和閾值，從輸出節(jié)點開始逐步向前遞推，直到第一層，基于梯度下降法得:

至此樣本計算完成。BP算法雖然可以很精確地實現(xiàn)函數(shù)的逼近和模式的分類，但是從本質(zhì)上講，BP算法仍然是一種梯度算法，不可避免地存在一定問題，改變精度要求 ，將影響B(tài)P算法的計算次數(shù)，降低運算效率，不同樣本有的收斂快，有的運算量大，不同學習速率也會影響運算效率等，因此在處理過程中需要對算法進行改進。

2.2.1 隱層單元數(shù)的選擇

隱層單元數(shù)目k是應用BP算法的關鍵因素之一，k過小不能很好的收斂，過大則降低運算效率，也會產(chǎn)生多余特征，減低容錯率。經(jīng)過試驗測試，BP算法隱層設定為兩個隱層，隱層單元數(shù)采用兩種數(shù)據(jù)處理，先取較大的k訓練，然后取較小k，比對后去掉不起作用的隱層單元，具體表達式為:

2.2.2 平滑更新權值

系統(tǒng)經(jīng)過訓練之后，得到新的經(jīng)文單元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為:

保存所有單元數(shù)據(jù)，用于為識別系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)基礎。

經(jīng)文字的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練效果如圖5，其下方數(shù)據(jù)圖6為其對應藏經(jīng)文字的特征提取數(shù)據(jù)中的288維網(wǎng)格數(shù)據(jù)。圖7為提取后與原數(shù)據(jù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練后更新的288維網(wǎng)格數(shù)據(jù)。

3 實驗結果

木刻藏文經(jīng)書文字識別界面如圖8所示。實驗共收集經(jīng)書單個單元樣本1643個，訓練1643，通過批量樣本測試程序測試，正常干擾情況下識別率為92.45%，嚴重干擾情況下識別率71.23%。

4 結束語

在字符切分、特征提取等文字識別方法基礎上，提出基于BP網(wǎng)絡訓練方法的木刻藏文經(jīng)書文字識別解決方案，基本實現(xiàn)了普通干擾情況下木刻經(jīng)文識別率90%以上。當然，木刻經(jīng)文由于干擾嚴重、印版斷裂、字符粘連等情況導致識別難度特別大，現(xiàn)有的國際國內(nèi)相關產(chǎn)品和資料都沒有很好的方法予以解決，需要進一步的研究和試驗，以更好的提高木刻藏文經(jīng)書的文字識別率。

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