JP7311341B2 - ニューラルネットワークを使用するエンドツーエンド手書きテキスト認識のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2018年7月19日に出願されたインド特許出願第201821026934号からの優先権を主張するものである。先述の出願の内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
ct=ft゜ct-1+it゜ut、および
ht=ot゜tanh(ct)、ここで
ft=σ(Wfxt+Ufht-1)
it=σ(Wixt+Uiht-1)
ut=tanh(Wuxt+Uuht-1)
ot=σ(Woxt+Uoht-1)
式中、σ()およびtanh()は、要素ごとのシグモイドおよび双曲線正接演算を表し、WおよびUは、線形変換のパラメータである。最終セル状態CTsは、対応する部分画像に対するコンテキストベクトルとして使用される。
を学習する。デコーダユニットを使用して、それぞれの条件付きは、p(yt|{yt、…、yt-1}、c1=softmax(g(yt-1、ht-1、c1))としてモデリングされ、ここで、gは非線形関数であり、ht-1はデコーダユニットの隠れ状態である。
の類似性に基づいてそれぞれの時間ステップにおいてコンテキストベクトルが修正されることにより、RNNベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットへの拡張として採用される。一実施形態では、注意機構は、エンコーダユニットとデコーダユニットとの間のリンクを形成するコンテキストベクトルが特に長いシーケンスに対して基本的な情報を忘れる傾向がある場合があるという事実により使用される。一実施形態では、長いシーケンスは2つ以上の手書きテキスト文を含有する場合がある。i番目のデコーダ時間ステップにおけるコンテキストベクトルは以下によって与えられる。
として定義され、ここで、p(yt)は時間ステップtにおけるtrueクラスの確率である。
p(y1、y2、…、yTd)=p(y1)×p(y2|y1)×p(y3|{y1、y2})×…×p(yTd|{y1、y2、…、yTd-1})
ニューラルネットワークを使用するエンドツーエンド手書きテキスト認識のための開示されたシステムおよび方法は、走査済み手書きテキスト入力画像のテキスト行全てに対する平均として判断される性能測定基準として誤字率(CER)およびワード誤り率(WER)を使用して、IAM手書きデータベースv3:0(英語)、およびNvidia Tesla K40 GPUにおけるRIMESデータベース(フランス語)などの公的に入手可能であるデータセットにおいて評価される。ミニバッチ勾配降下は、トレーニングを加速させるために採用され、以下のように算出される、シーケンス損失の単純な拡張であるバッチ損失が最適化される。
Claims (8)
- ニューラルネットワークを使用するエンドツーエンド手書きテキスト認識のためのシステム(100)であって、
1つまたは複数のハードウェアプロセッサ(104)に動作可能に結合されて前記1つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行するように構成される命令を記憶する1つまたは複数の内部データ記憶デバイス(102)を備え、前記命令は、
走査済み手書きテキスト入力画像を受信するように、前記走査済み手書きテキスト入力画像から1つまたは複数の部分画像を、前記1つまたは複数の部分画像のそれぞれが前記走査済み手書きテキスト入力画像に存在する手書きテキスト行を含んで得るように、および前記1つまたは複数の部分画像を、一定の高さおよび可変の幅を有し、かつそのアスペクト比を維持する1つまたは複数のスケーリングされた部分画像にスケーリングするように構成される画像前処理モジュール(102A)と、
前記画像前処理モジュール(102A)に動作可能に結合され、かつ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用することによって前記1つまたは複数のスケーリングされた部分画像のそれぞれを1つまたは複数の機能マップに変えるように構成される特徴抽出モジュール(102B)であって、前記1つまたは複数の機能マップは対応する部分画像の視覚的特徴を含有し、前記CNNは、leaky ReLU活性化によって連続的に積み重ねられる複数の畳み込み層を含み、前記畳み込み層のleaky ReLU活性化は、
内部共変量シフトを防止し、かつ次の畳み込み層に伝わる前にトレーニングを加速するためのバッチ正規化、および、
前記1つまたは複数の部分画像の次元性を低減するために前記畳み込み層の少なくともいくつかの活性化に対して行うプーリング演算機構
を行うことによって構成される、特徴抽出モジュール(102B)と、
前記特徴抽出モジュール(102B)に動作可能に結合され、かつ前記1つまたは複数の機能マップに含まれる列を深さ方向に分離し、かつ対応する前記部分画像の前記1つまたは複数の機能マップの各列を連結することによって前記1つまたは複数の機能マップを特徴ベクトルのシーケンスに変換するように構成されるマップ-シーケンスモジュール(102C)と、
前記マップ-シーケンスモジュール(102C)に動作可能に結合され、かつ回帰ニューラルネットワーク(RNN)ベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットを使用して、特徴ベクトルのそれぞれのシーケンスと関連付けられる前記視覚的特徴をマッピングすることによって、1つまたは複数の文字セットを生成するように構成されるシーケンス学習モジュール(102D)であって、前記1つまたは複数の文字セットは前記対応する部分画像に対して認識される機械可読テキストであり、前記RNNベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットのエンコーダユニットは、特徴ベクトルのそれぞれのシーケンスに対してコンテキストベクトルを生成するように構成され、前記RNNベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットのデコーダユニットは、前記対応する部分画像に対する文字セットを生成するために特徴ベクトルのそれぞれのシーケンスに対するコンテキストベクトルにわたって条件付き確率分布を適用するように構成され前記RNNベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットは、
残差接続によって含まれている回帰ユニットを通した後続の回帰層への勾配流を促進すること、
深さ方向接続に従ってドロップアウト機構を採用することによって長期依存性を捕らえるために回帰接続を修正することなく前記RNNベースのエンコーダユニットを規則化すること、
層正規化によってミニバッチトレーニングによる共変量シフトを防止するために神経細胞を活性化すること、および、
注意機構を通して、前記デコーダユニットの隠れ状態を前記エンコーダユニットの隠れ状態と合わせること
によって構成される、シーケンス学習モジュール(102D)と、
前記シーケンス学習モジュール(102D)に動作可能に結合され、かつ手書きテキスト出力ファイルを生成するために前記対応する部分画像のそれぞれに対して前記文字セットを組み合わせるように構成される画像後処理モジュール(102E)であって、前記手書きテキスト出力ファイルは前記走査済み手書きテキスト入力画像の認識されたテキストバージョンである、画像後処理モジュール(102E)と、に含まれる、システム。 - 前記画像前処理モジュールは、左側および右側両方における対応する背景画素を有するバッチに含まれる前記1つまたは複数の部分画像をパディングして前記バッチにおける最も幅広い部分画像の幅をマッチさせることによって寸法の一様性を維持するためのミニバッチトレーニング技法を採用するように、およびランダムな歪みを前記1つまたは複数の部分画像に取り込んで前記1つまたは複数の部分画像における変形を生じさせるように、さらに構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記CNNは、leaky ReLU活性化によって連続的に積み重ねられる7つの畳み込み層を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記エンコーダユニットは2つの長・短期記憶(LSTM)セルを組み合わせることによって形成される双方向ネットワークであり、前記デコーダユニットは単一のLSTMセルを有する一方向ネットワークである、請求項1に記載のシステム。
- 前記エンコーダユニットおよび前記デコーダユニットは、前記LSTMセルのそれぞれにおける256の隠れユニットを有する2つの回帰層を含む、請求項4に記載のシステム。
- ニューラルネットワークを使用するエンドツーエンド手書きテキスト認識のためのプロセッサ実施方法(300)であって、
画像前処理モジュールによって、受信した走査済み手書きテキスト入力画像を前処理するステップ(302)であって、前記前処理するステップは、
前記受信した走査済み手書きテキスト入力画像から1つまたは複数の部分画像を、それぞれの部分画像が前記走査済み手書きテキスト入力画像に存在する手書きテキスト行を含んで得ること(302a)、および
前記1つまたは複数の部分画像を、一定の高さおよび可変の幅を有し、かつそのアスペクト比を維持する1つまたは複数のスケーリングされた部分画像にスケーリングすること(302b)を含む、前処理するステップと、
特徴抽出モジュールによって、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用することによって前記1つまたは複数のスケーリングされた部分画像のそれぞれを1つまたは複数の機能マップに変えるステップであって、前記1つまたは複数の機能マップは対応する部分画像の視覚的特徴を含有し、前記CNNは、leaky ReLU活性化によって連続的に積み重ねられる複数の畳み込み層を含み、前記畳み込み層のleaky ReLU活性化は、
内部共変量シフトを防止し、かつ次の畳み込み層に伝わる前にトレーニングを加速するためのバッチ正規化、および、
前記1つまたは複数の部分画像の次元性を低減するために前記畳み込み層の少なくともいくつかの活性化に対して行うプーリング演算機構
を行うことによって構成される、変えるステップ(304)と、
マップ-シーケンスモジュールによって、前記1つまたは複数の機能マップに含まれる列を深さ方向に分離し、かつ対応する前記部分画像の前記1つまたは複数の機能マップの各列を連結することによって前記1つまたは複数の機能マップを特徴ベクトルのシーケンスに変換するステップ(306)と、
シーケンス学習モジュールによって、回帰ニューラルネットワーク(RNN)ベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットを使用して、特徴ベクトルのそれぞれのシーケンスと関連付けられる前記視覚的特徴をマッピングすることによって、1つまたは複数の文字セットを生成するステップであって、前記1つまたは複数の文字セットは前記対応する部分画像に対して認識される機械可読テキストであり、前記RNNベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットのエンコーダユニットは、特徴ベクトルのそれぞれのシーケンスに対してコンテキストベクトルを生成するように構成され、前記RNNベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットのデコーダユニットは、前記対応する部分画像に対する文字セットを生成するために特徴ベクトルのそれぞれのシーケンスに対する前記コンテキストベクトルにわたって条件付き確率分布を適用するように構成され前記RNNベースのエンコーダユニットおよびデコーダユニットは、
残差接続によって含まれている回帰ユニットを通した後続の回帰層への勾配流を促進すること、
深さ方向接続に従ってドロップアウト機構を採用することによって長期依存性を捕らえるために回帰接続を修正することなく前記RNNベースのエンコーダユニットを規則化すること、
層正規化によってミニバッチトレーニングによる共変量シフトを防止するために神経細胞を活性化すること、および、
注意機構を通して、前記デコーダユニットの隠れ状態を前記エンコーダユニットの隠れ状態と合わせること
によって構成される、生成するステップ(308)と、
画像後処理モジュールによって前記文字セットを後処理するステップであって、前記後処理するステップは、手書きテキスト出力ファイルを生成するために前記対応する部分画像のそれぞれに対して前記文字セットを組み合わせることを含み、前記手書きテキスト出力ファイルは前記走査済み手書きテキスト入力画像の認識されたテキストバージョンである、後処理するステップ(310)と、を含む、プロセッサ実施方法。 - 前記前処理するステップは、左側および右側両方における対応する背景画素を有するバッチに含まれる前記1つまたは複数の部分画像をパディングして前記バッチにおける最も幅広い部分画像の幅をマッチさせることによって寸法の一様性を維持するためのミニバッチトレーニング技法を採用することと、ランダムな歪みを前記1つまたは複数の部分画像に取り込んで前記1つまたは複数の部分画像における変形を生じさせることと、をさらに含む、請求項6に記載の方法。
- 前記CNNは、leaky ReLU活性化によって連続的に積み重ねられる7つの畳み込み層である、請求項6に記載の方法。
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