閆 茹，孫永奇，朱衛(wèi)國，李宇霞

（北京交通大學(xué)計算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，北京 100044）

0 概述

票據(jù)是銀行、單位和個人辦理支付結(jié)算和現(xiàn)金收付業(yè)務(wù)的重要依據(jù)，是記載經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)和明確經(jīng)濟(jì)責(zé)任的一種書面證明。票據(jù)數(shù)量繁多且非常重要，操作人員稍有不慎便可能造成很大的經(jīng)濟(jì)損失，因此，利用光學(xué)字符識別（Optical Character Recognition，OCR）技術(shù)對票據(jù)進(jìn)行自動識別具有重要意義。作為票據(jù)中最重要的部分，金額的識別尤為關(guān)鍵，不能出任何差錯。目前，手寫票據(jù)中大寫金額部分的識別準(zhǔn)確率達(dá)不到令人滿意的效果，原因有兩點：一是用戶在書寫時風(fēng)格多樣，字符內(nèi)部、字符之間的空隙大小不均，字與字之間可能粘連嚴(yán)重；二是手寫票據(jù)有一大部分是復(fù)寫數(shù)據(jù)，存在字跡不清楚、筆畫缺失且噪聲難以完全去除的問題。此外，漢字文本行的識別涉及整條文本行圖像的去噪、準(zhǔn)確切分、單字識別以及路徑最優(yōu)化選擇等多項復(fù)雜任務(wù)，每一部分都會影響最后的識別結(jié)果。因此，對手寫票據(jù)中的大寫金額進(jìn)行準(zhǔn)確識別是一個亟待解決的問題。

為提高大寫金額的識別準(zhǔn)確率，需要對初步的識別結(jié)果做進(jìn)一步的檢查調(diào)整。由于票據(jù)中大寫金額的填寫具有嚴(yán)格的語法要求，因此很適合使用有限狀態(tài)自動機(jī)對識別結(jié)果進(jìn)行檢驗，而且大寫金額字符數(shù)量少、內(nèi)容明確，適用于構(gòu)造有限狀態(tài)自動機(jī)。此外，使用有限狀態(tài)自動機(jī)可以理清字符間的語法邏輯，快速而準(zhǔn)確地拒絕有語法錯誤的字符串并定位到錯誤的字符位置。

本文建立一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）和有限狀態(tài)自動機(jī)的手寫體大寫金額識別模型。在利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對單個字符進(jìn)行識別后，使用有限狀態(tài)自動機(jī)檢查大寫金額的語法，在票據(jù)識別結(jié)果的多條路徑中選擇更加準(zhǔn)確且符合語法規(guī)則的字符串。在路徑搜索過程中，結(jié)合語法自動機(jī)的前綴判斷功能優(yōu)化搜索性能，對不必要的搜索路徑進(jìn)行剪枝以提高搜索的速度和精度。同時，利用語法自動機(jī)對模型識別不出的模糊字符進(jìn)行預(yù)測以提高識別準(zhǔn)確率。

1 相關(guān)研究

1.1 手寫體大寫金額識別

近年來，有很多學(xué)者致力于中文票據(jù)識別研究［1-2］，包括票據(jù)中手寫小寫金額識別［3］以及大寫金額處理和識別［4］。文獻(xiàn)［5］提出一種偏旁識別器，使用字符寬度模型來確定分割線的預(yù)測位置。文獻(xiàn)［6］提出一種基于隱馬爾可夫模型的中國法定金額識別方法，在訓(xùn)練階段，從滑動窗口中提取梯度特征，用單字符圖像訓(xùn)練字符HMM；在識別階段，利用句子HMM 對文本行圖像進(jìn)行分割，句子HMM 由字符HMM 根據(jù)嚴(yán)格的語言模型構(gòu)造。文獻(xiàn)［7］使用筆畫序列信息和中文字符的八方向特征進(jìn)行在線手寫漢字識別。文獻(xiàn)［8］將文字表示為幾何圖形，同時保留空間結(jié)構(gòu)和時間順序，使用空間圖卷積網(wǎng)絡(luò)對字符圖進(jìn)行分類。文獻(xiàn)［9］使用深度學(xué)習(xí)自動編碼器提取孤立大寫金額漢字字符的特征，以提高字符識別準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)［10］提出一種大寫金額語法檢查器，通過列舉不符合正確語法的靜態(tài)規(guī)則并結(jié)合動態(tài)判斷來拒絕錯誤的識別結(jié)果。

盡管上述對手寫體大寫金額識別的研究取得了很大的進(jìn)展，但識別準(zhǔn)確率仍然有待提高。傳統(tǒng)的基于過分割、組合、識別、路徑選擇和校驗的識別方法已經(jīng)被證實可以很好地應(yīng)用于手寫字符串識別任務(wù)［11-13］。近期，有學(xué)者提出不需要分割字符的端到端的序列識別方法［14-15］，這些方法對于規(guī)范的印刷體文本具有較好的性能，但是對于復(fù)雜背景下的手寫字符串識別還未能達(dá)到很好的效果。

本文采用基于分割的框架對手寫票據(jù)中的大寫金額進(jìn)行識別。利用過分割和組合過分割項來得到單字符，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對單字符進(jìn)行識別，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建語法自動機(jī)用于在路徑搜索中選擇符合語法規(guī)則的識別結(jié)果，并在后續(xù)處理中對模糊字符進(jìn)行預(yù)測。

1.2 有限狀態(tài)自動機(jī)

美國語言學(xué)家喬姆斯基等人建立了形式文法和自動機(jī)之間的聯(lián)系［16］，使得自動機(jī)可以有效地表達(dá)各種語法規(guī)則。由于確定性的自動機(jī)在算法執(zhí)行速度上與輸入字符串的長度呈線性關(guān)系，且空間復(fù)雜度較低，所以被廣泛應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域中的語法規(guī)則建模任務(wù)［17-18］。文獻(xiàn)［19］使用有限狀態(tài)自動機(jī)將單詞切分為音節(jié)，根據(jù)音節(jié)將文本轉(zhuǎn)換為聲音。有限狀態(tài)自動機(jī)是具有離散輸入、輸出系統(tǒng)的一種數(shù)學(xué)模型，它定義了有限個內(nèi)部狀態(tài)和狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移函數(shù)。自動機(jī)按序接收輸入信號，該信號在內(nèi)部狀態(tài)之間發(fā)生轉(zhuǎn)移，不符合自動機(jī)轉(zhuǎn)移條件的輸入將被拒絕，符合規(guī)則的輸入最終會轉(zhuǎn)移至輸出狀態(tài)，表明該輸入通過了檢驗。在實際應(yīng)用中，自動機(jī)的狀態(tài)可能數(shù)以萬計，而且自動機(jī)的規(guī)模也是逐漸變大的，因此，會存在多余的狀態(tài)或多余的轉(zhuǎn)換弧，這些多余的狀態(tài)和轉(zhuǎn)換弧不僅降低了計算速度，而且浪費了存儲空間，需要對有限狀態(tài)自動機(jī)進(jìn)行最小化，使其沒有多余的狀態(tài)，并且不存在2 個狀態(tài)相互等價的情況［20］。

2 票據(jù)識別

票據(jù)中手寫體大寫金額的識別主要包括：1）票據(jù)預(yù)處理及文本定位；2）字符圖像過分割、組合過分割項并識別；3）路徑搜索和校驗。

2.1 票據(jù)預(yù)處理及文本定位

手寫票據(jù)圖像是通過掃描儀獲得的RGB 三通道圖像。為了方便對圖像進(jìn)行處理并降低計算量，需要對圖像進(jìn)行灰度化處理。票據(jù)的尺寸、文本布局和掃描方式不一致，會造成大寫金額在票據(jù)中的位置有所差異。因此，本文首先使用能在復(fù)雜背景下對水平文本進(jìn)行檢測的CTPN 算法［21］，對大寫金額進(jìn)行定位。在文本定位之后，通過如下步驟作去噪處理：

1）使用Mask 勻光法［22］結(jié)合紅色（R）通道去除方法來去除圖像中的紅線，再將其轉(zhuǎn)成灰度圖像。

2）使用自適應(yīng)閾值方法（OTSU）獲得閾值，將大于該閾值的像素灰度值設(shè)置為255，其余像素灰度值保持不變。

3）采用聯(lián)通區(qū)分析方法對上下位置的小聯(lián)通區(qū)進(jìn)行去噪處理。

大寫金額定位后預(yù)處理前后的圖像如圖1 所示。

圖1 票據(jù)預(yù)處理效果Fig.1 Effect of bank check preprocessing

2.2 過分割與組合過分割

手寫漢字書寫隨意、風(fēng)格多樣，文本行字符之間粘連嚴(yán)重，如圖2 所示。因此，需要先采用過分割的方式進(jìn)行文本行切分，過分割算法將文本行圖像盡可能分開，分割得到的每一個圖像可能是單個字符或者字符的一部分，這些圖像被稱為過分割項。

圖2 粘連文本行Fig.2 Sticky text lines

本文采用的分割算法主要分為以下3 個步驟：

1）通過聯(lián)通區(qū)分析將文本圖像按照筆畫或者部件進(jìn)行分割。

2）根據(jù)聯(lián)通區(qū)域的重疊度進(jìn)行初合并，調(diào)整合并結(jié)果，去除重復(fù)區(qū)域［23］。

3）檢測粘連筆畫并對粘連項進(jìn)行分割，通過計算過分割項的高度以及文本行高設(shè)定合適的寬高比閾值，高于閾值的項被認(rèn)為可能存在粘連。對于潛在的粘連，沿著水平方向遍歷，通過統(tǒng)計垂直方向上連續(xù)像素點的個數(shù)，再結(jié)合筆畫寬度閾值和位置信息找到筆畫為“-”的區(qū)域并進(jìn)行過分割處理。

在單個字符識別前還需要對上述過分割項進(jìn)行組合，使用的組合方法為：對過分割項的合并采用遍歷方式，從第一個過分割項開始，依次與其后的過分割項進(jìn)行合并，并記錄開始和結(jié)束的位置。漢字“捌”由4 個部件組成，是大寫金額漢字中部件數(shù)目最多的文字，因此，定義單個字符的最大合并過分割項Cmax=4。由于有些字符不需要合并4 個過分割項，因此合并時需要對過分割項進(jìn)行類型判斷，動態(tài)調(diào)整合并項的數(shù)目。本文根據(jù)過分割項的寬度h、高度w以及過分割項的最大寬度Wmax、圖像的行高Hline，將過分割項劃分為3 類：

1）第一類C1。若過分割項的w

2）第二類C2。若過分割項的h/w>Tth3或w/Hline>Tth4，則將其定義為中型，該類可以是單個字符，也可以是單個字符中的主要部件。

3）第三類C3。除第一類和第二類，其余情況則將過分割項定義為大型，該類為單個字符。

在上述分類過程中，閾值Tth1、Tth2、Tth3和Tth4通過大量的優(yōu)化實驗來確定，票據(jù)識別中閾值的取值分別為Tth1=3，Tth2=4，Tth3=1.2，Tth4=0.6。在合并的過程中，當(dāng)組合了一個C3后，不再連續(xù)組合C3或C2；每個過分割項最多組合3 個C2；C1總是與其他項組合，如果合并項寬度大于設(shè)定的閾值，則不組合。根據(jù)上述規(guī)則便可得到待識別的合并項。

2.3 字符識別

基于深度學(xué)習(xí)直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)判別式特征以進(jìn)行字符分類的方法已經(jīng)取得了較好的效果，因此，本文使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練字符分類器。

本文采用8 層的卷積網(wǎng)絡(luò)，其包含5 個卷積層和3 個全連接層，卷積層均采用3×3 的卷積核，卷積步長為1，padding 為1。所有卷積層后連接一個空間最大池化層MaxPooling 以降低特征維度，同時保證圖像的平移不變性，增強(qiáng)分類的魯棒性。池化窗口為2×2，步長為2。為了加快收斂的速度并增強(qiáng)分類效果，在卷積層后均加入BatchNorm 層。在全連接層后接Dropout 層來增強(qiáng)模型的泛化性能。使用ReLUs 作為除最后一個全連接層外的所有卷積層和全連接層的激活函數(shù)，最后一層使用Softmax來進(jìn)行分類，網(wǎng)絡(luò)的輸入為單通道的64×64 灰度圖。為了便于計算，設(shè)置圖像背景的灰度級為0，前景的灰度級為［1，255］。CNN 的配置信息如表1所示。

表1 CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其參數(shù)Table 1 CNN network structure and its parameters

3 大寫金額語法自動機(jī)

使用有限狀態(tài)自動機(jī)檢驗大寫金額語法時主要解決以下2 個關(guān)鍵問題：

1）根據(jù)大寫金額語法規(guī)則對字符進(jìn)行分類，通過定義合理的狀態(tài)構(gòu)造有限狀態(tài)自動機(jī)。

2）根據(jù)構(gòu)造的有限狀態(tài)自動機(jī)，設(shè)計大寫金額字符串的匹配算法。

3.1 大寫金額語法規(guī)則

大寫金額的主要語法規(guī)則如下［24］：

1）中文大寫金額的數(shù)字字符應(yīng)該使用規(guī)范的字符，如壹、貳、叁、肆、伍、陸、柒、捌、玖、拾、佰、仟、萬、億、元（圓）、角、分、零、整（正）等字樣。

2）中文大寫金額數(shù)字到“元”為止的，在“元”之后寫“整”（或“正”）字；到“角”為止的，在“角”之后可以寫也可以不寫“整”（或“正”）字；大寫金額數(shù)字有“分”的，“分”后面不寫“整”（或“正”）字。

3）如果大寫金額對應(yīng)的阿拉伯?dāng)?shù)字金額中有“0”，則大寫金額應(yīng)該符合漢語語言規(guī)律和金額數(shù)字構(gòu)成規(guī)范：

（1）阿拉伯?dāng)?shù)字中間有“0”時，中文大寫金額要寫“零”字，如￥1 409.50，應(yīng)寫成人民幣壹仟肆佰零玖元伍角（整）。

（2）阿拉伯?dāng)?shù)字中間有連續(xù)多個“0”時，中文大寫金額中間可以只寫一個“零”字，如￥6 007.14，應(yīng)寫成人民幣陸仟零柒元壹角肆分。

（3）阿拉伯?dāng)?shù)字萬位（元位）是“0”，或者數(shù)字中間有連續(xù)多個“0”且萬位（元位）也是“0”，但千位（角位）不是“0”時，中文大寫金額中可以只寫一個“零”字，也可以不寫。如￥107 001.53，應(yīng)寫成人民幣壹拾萬零柒仟零壹元伍角叁分，或者寫成人民幣壹拾萬柒仟零壹元伍角叁分。又如￥1 680.32，應(yīng)寫成人民幣壹仟陸佰捌拾元零叁角貳分，或者寫成人民幣壹仟陸佰捌拾元叁角貳分。

（4）阿拉伯?dāng)?shù)字角位是“0”而分位不是“0”時，對應(yīng)的大寫金額“元”字后面應(yīng)寫“零”字。如￥16 409.02，應(yīng)寫成人民幣壹萬陸仟肆佰零玖元零貳分。

3.2 有限狀態(tài)自動機(jī)構(gòu)造

大寫金額字符組合具有多樣性，如果將單個字符作為有限狀態(tài)自動機(jī)的狀態(tài)，自動機(jī)將變得很大，而且由于多個狀態(tài)具有相同的狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系，使得狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換變得冗余且復(fù)雜。因此，通過對字符進(jìn)行分類可以得到最小化的有限狀態(tài)自動機(jī)，同時準(zhǔn)確分類也有助于簡化字符組合的復(fù)雜度從而使得字符間的邏輯關(guān)系更加清晰。本文根據(jù)每個字符在金額中的意義將輸入字符集合劃分為以下5 類（括號內(nèi)為集合名稱）：

1）數(shù)字類（Number）：壹，貳，叁，肆，伍，陸，柒，捌，玖。

2）數(shù)字單位類（Unit）：拾，佰，仟，萬。

3）金額單位類（Amount）：元，圓，角，分。

4）零類（Zero）：零。

5）結(jié)束字符類（Only）：正，整。

以類別名稱的首字母作為狀態(tài)名稱來表示自動機(jī)所處的狀態(tài)，則上述集合對應(yīng)的自動機(jī)狀態(tài)分別為N、U、A、Z 和O。通過分析大寫金額的結(jié)構(gòu)可以看出，在“元（圓）”之前的金額表示是由數(shù)字字符和數(shù)字單位字符組成的，而在“元（圓）”之后則不會用到數(shù)字單位字符。因此，為了更加清晰地表達(dá)自動機(jī)狀態(tài)之間的邏輯關(guān)系，將Number 類和Zero 類進(jìn)一步劃分為以下3 類：

1）N 類。由于首字符缺乏上下文信息，因此將第一個數(shù)字字符歸為該類。例如，對于字符串“伍角叁分”或者“伍拾元”，當(dāng)自動機(jī)讀取第一個字符“伍”時，由于沒有足夠的信息將其分類，因此自動機(jī)進(jìn)入N 狀態(tài)。

2）N1（N2）類。在“元（圓）”之前（后）且不是首字符的數(shù)字類字符歸為該類。

3）Z1（Z2）類。在“元（圓）”之前（后）的零類字符歸為該類。

用于大寫金額語法檢查的有限狀態(tài)自動機(jī)M定義為一個有序五元組：

M=｛Q，∑，δ，q0，F(xiàn)｝

其中：Q=｛S，N，U，Z1，Z2，N1，A，N2，O｝是自動機(jī)所有狀態(tài)的集合；∑=｛壹，貳，叁，肆，伍，陸，柒，捌，玖，拾，佰，仟，萬，億，元，圓，角，分，零，整，正｝為所有輸入字符的集合；δ為狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，Q×∑→Q；q0=S是自動機(jī)的初始狀態(tài)，q0∈Q；F=｛A，O｝是所有終止?fàn)顟B(tài)的集合，F(xiàn)∈Q。

有限狀態(tài)機(jī)的狀態(tài)流程為圖3 所示的有向圖，可以看出，其具有有限個狀態(tài)節(jié)點，并且每個節(jié)點代表一個狀態(tài)，每條有向邊代表狀態(tài)的轉(zhuǎn)移方向。有向邊上方標(biāo)注的集合名稱是狀態(tài)轉(zhuǎn)移時需要的字符類型，即外界對自動機(jī)的輸入，自動機(jī)通過讀取相應(yīng)的集合元素來推動狀態(tài)的轉(zhuǎn)移。

圖3 狀態(tài)轉(zhuǎn)換示意圖Fig.3 Schematic diagram of state transition

對于被檢查的字符串，有限狀態(tài)自動機(jī)依次讀取其中的字符，依據(jù)匹配算法進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移。每次讀入一個字符發(fā)生一次狀態(tài)轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移方向由當(dāng)前所處狀態(tài)和讀入的字符共同決定。例如，對于U=δ（N，Unit），在自動機(jī)處在N 狀態(tài)時，當(dāng)讀入Unit 字符集合中的一個單位字符時，自動機(jī)由N 狀態(tài)轉(zhuǎn)移至U 狀態(tài)，發(fā)生一次狀態(tài)轉(zhuǎn)移。當(dāng)自動機(jī)到達(dá)某個狀態(tài)時表示該自動機(jī)接受了在此之前讀入的所有字符組合成的字符串，而沒有被接受的字符串表示不符合語法規(guī)則。因此，如果一個大寫金額字符串可以從狀態(tài)機(jī)的開始狀態(tài)經(jīng)過若干個中間狀態(tài)后到達(dá)最終狀態(tài)，則該字符串有效，否則無效。由于大寫金額可以以“角”“分”和“整（正）”結(jié)尾，因此當(dāng)字符串進(jìn)入A 狀態(tài)時需要判斷是否結(jié)束。A 狀態(tài)既可以作為結(jié)束狀態(tài)，也可以在還有字符讀入時根據(jù)轉(zhuǎn)移函數(shù)轉(zhuǎn)移至下一狀態(tài)。

以上為有限狀態(tài)自動機(jī)的執(zhí)行過程，但實際應(yīng)用過程中的情況要復(fù)雜很多。數(shù)字單位和金額單位中的字符具有緊密的上下文關(guān)系，例如，“叁拾”符合語法規(guī)則，但“叁拾伍佰元整”則不符合語法規(guī)則，這種類型的規(guī)則需要結(jié)合上文信息才能表示，本文將其稱為動態(tài)規(guī)則。通過在自動機(jī)的狀態(tài)內(nèi)部添加動態(tài)約束，可以實現(xiàn)對大寫金額語法規(guī)則的合理判斷。

3.3 自動機(jī)動態(tài)約束

為了使自動機(jī)最小化，本文在設(shè)計狀態(tài)時合并了自動機(jī)中的等價狀態(tài)。其中，數(shù)字狀態(tài)的9 個數(shù)字字符是完全等價的，邏輯關(guān)系可以統(tǒng)一表示，因此，狀態(tài)內(nèi)部不需要進(jìn)行約束。對于數(shù)字單位Unit和金額單位Account 集合中的字符，需要結(jié)合語法信息在狀態(tài)內(nèi)部添加動態(tài)規(guī)則進(jìn)行約束。本文根據(jù)單位狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)換時讀入的字符將約束分為4 類，分別為數(shù)字類一般約束、數(shù)字類特殊約束、零類一般約束和零類特殊約束。為了方便對動態(tài)規(guī)則進(jìn)行建模，定義以下符號：

1）unit_all=｛萬，仟，佰，拾，元，角，分｝，其包含數(shù)字單位Unit 和金額單位Account 集合中的元素。Uindex表示unit_all 中各個字符對應(yīng)的狀態(tài)，0≤index≤6。例如，U0表示集合中的“萬”字對應(yīng)的自動機(jī)狀態(tài)，U3表示集合中“拾”字對應(yīng)的自動機(jī)狀態(tài)。

2）wan_used 表示在自動機(jī)讀過的字符串中“萬”字出現(xiàn)過。

3）unit_wan_used 表示數(shù)字單位集合Unit 中的任意一個字符與“萬”字符的組合是否出現(xiàn)過，例如，“拾萬”或“佰萬”等。對于“元”字符，同樣定義unit_yuan_used 來表示類似的信息。

4）m和n分別表示當(dāng)前單位狀態(tài)下標(biāo)以及下一單位狀態(tài)的下標(biāo)，且0≤m<6，0

4 種約束具體如下：

1）數(shù)字類一般約束描述為：

該約束是針對數(shù)字構(gòu)造的一般規(guī)則，其中，f為動態(tài)約束函數(shù)。用index 表示unit_all 中的狀態(tài)，其控制單位的移動。當(dāng)且僅當(dāng)讀取一個數(shù)字字符時，數(shù)字單位向后移動一位，即index++。因此，該約束條件主要針對沒有發(fā)生單位向前躍變的情形。當(dāng)自動機(jī)讀取字符串中數(shù)字字符的下一位單位字符時，如果單位字符與index 指向的單位相同，則判定為正確的語法；否則，自動機(jī)返回false 標(biāo)志，表示該字符串被自動機(jī)拒絕，結(jié)束判斷。但當(dāng)m=3 時，對于合法的字符串“伍仟肆佰叁拾壹萬”，在Um=“拾”且讀入Number 集合中的“壹”字符時，數(shù)字單位狀態(tài)U 中index 由3 變?yōu)?（Un=“萬”），發(fā)生了單位的躍變，這時就需要對其做特殊約束。

2）數(shù)字類特殊約束描述為：

當(dāng)m=3（Um=“拾”）時，由于“萬”字符影響可能會發(fā)生單位的向前躍變，因此此約束條件取決于“萬”字符是否出現(xiàn)過。當(dāng)“萬”字符出現(xiàn)過時，表明“萬”字段的數(shù)字已經(jīng)處理完成，下一步按數(shù)字類一般約束（沒有發(fā)生躍變）處理即可，例如，當(dāng)自動機(jī)已經(jīng)讀到字符串“壹萬壹仟壹佰壹拾”的“拾”時，m=3，在讀入Number 集合中的數(shù)字時，狀態(tài)只能轉(zhuǎn)移至n=4，即下一個單位字符只能為“元”；當(dāng)“萬”字符沒有出現(xiàn)過時，可能是該字符串的金額沒有超過一萬，也可能前面的數(shù)字單位是“萬”字段的字符，對于前者，例如“壹仟壹佰壹拾壹元”，則不發(fā)生躍變，對于后者，如“壹仟壹佰壹拾壹萬”，則發(fā)生躍變，這些都符合語法規(guī)則，需要根據(jù)接下來讀入的數(shù)字單位做相應(yīng)選擇。

3）零類一般約束描述為：

該約束條件主要針對3.1 節(jié)中第3 條規(guī)則的第2 條，當(dāng)阿拉伯?dāng)?shù)字中間有連續(xù)多個“0”時，大寫金額可以只寫一個“零”。因此，結(jié)合數(shù)字構(gòu)造規(guī)則，在讀入字符“零”時，index 至少需要向右移動一個單位，也可以移動多個單位，即n-m≥1。在讀入下一個單位字符時，如果該單位滿足此條件，則判定為語法正確，index 根據(jù)讀入的字符進(jìn)行相應(yīng)賦值；否則，自動機(jī)返回false，結(jié)束判斷。當(dāng)大寫金額字符串為多個“零”時，index 按照“零”的個數(shù)進(jìn)行移位。

4）零類特殊約束描述為：

該約束條件主要針對3.1 節(jié)中第3 條規(guī)則的第3 條，其主要取決于數(shù)字單位與“萬”或者“元”字符是否組合出現(xiàn)過。例如，對于“ 萬”位，當(dāng)unit_wan_used=true 并且千位不為“零”時，該組合單位后面可以加“零”也可以不加“零”。在自動機(jī)中當(dāng)讀入字符“零”時，單位可以向后移動一位或者不移動。當(dāng)讀入下一個字符時，滿足此條件則判定為語法正確；否則，自動機(jī)返回false，結(jié)束判斷。對于“元”位的處理也與上述過程相同。

在添加動態(tài)約束后，完整的自動機(jī)狀態(tài)轉(zhuǎn)換示意圖如圖4 所示。根據(jù)以上描述的算法可以實現(xiàn)大寫金額文本語法的準(zhǔn)確檢查。

圖4 改進(jìn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換示意圖Fig.4 Schematic diagram of improved state transition

3.4 自動機(jī)與路徑搜索

復(fù)寫在票據(jù)上的大寫金額字體在去噪之后更加不清晰，如圖5 所示，其中一些字符可能被分成3 個以上的分割項，每個過分割項在嘗試組合之后都存在一種或多種組合情況，每種組合情況還會有一個或多個識別結(jié)果。所有識別項都可以用四元組｛C，P，S，E｝表示，其中，C為字符分類結(jié)果，P為置信度，S和E分別為合并項的開始和結(jié)束位置。本文對首尾相連的識別項進(jìn)行路徑搜索，并將設(shè)計的語法自動機(jī)應(yīng)用到動態(tài)搜索過程中，以提高路徑搜索的精度和速度。

圖5 筆畫缺失的文本行Fig.5 Text lines with missing stroke

在路徑搜索的過程中，將當(dāng)前路徑中的字符構(gòu)成的字符串稱為前綴字符串。前文所設(shè)計的自動機(jī)校驗算法是針對完整字符串的，不能到達(dá)終止?fàn)顟B(tài)時該字符串被認(rèn)為不符合語法規(guī)則。由于前綴字符串不是完整的字符串，因此需要對自動機(jī)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整以滿足語法檢驗的需求。首先，調(diào)整自動機(jī)的每個狀態(tài)，使其可以接受標(biāo)志字符T，并可以由該狀態(tài)直接進(jìn)入終止?fàn)顟B(tài)；然后，在路徑搜索過程中的前綴字符串后面添加判斷標(biāo)志T。具體搜索步驟如下：

1）將每個合并項的識別結(jié)果按置信度P由高到低排序，當(dāng)最大置信度高于閾值T時，保留前n項作為候選集；否則，認(rèn)為該合并項的識別結(jié)果均不可靠，以模糊字符“卍”代替。接著，從S=0 的合并項開始集束搜索，設(shè)置搜索寬度sw=3。

2）利用自動機(jī)的前綴語法檢查功能對搜索到的路徑進(jìn)行判斷。當(dāng)前綴字符串符合語法規(guī)則時，記錄結(jié)束位置E，并繼續(xù)對開始位置為S=E+1 的合并項進(jìn)行搜索；否則，增加搜索寬度，即sw=sw+1。當(dāng)所有的以S為開始的合并項都不符合語法規(guī)則時，將該位置的識別結(jié)果以模糊字符“卍”（C=“卍”）替代，繼續(xù)進(jìn)行搜索。

3）當(dāng)結(jié)束位置E為最后一個合并項的結(jié)束位置時，即完成路徑搜索。由于整個過程按照置信度優(yōu)先搜索，因此以第一條符合語法規(guī)則的路徑作為最后的識別結(jié)果。

當(dāng)搜索路徑中的模糊字符“卍”的個數(shù)大于3 時，或者出現(xiàn)2 個連續(xù)的模糊字符，就認(rèn)為組合或識別結(jié)果不可靠，該搜索路徑被剪枝。對模糊字符在規(guī)定范圍內(nèi)的字符串，暫不使用語法自動機(jī)對其進(jìn)行檢查。在模糊字符被預(yù)測出之后將路徑歸為候選路徑，模糊字符預(yù)測的詳細(xì)過程在3.5 節(jié)中進(jìn)行介紹。

3.5 自動機(jī)與模糊字符預(yù)測

對于一些筆畫缺失或者噪聲去除效果不好的字符圖像，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難給出正確的識別結(jié)果，這類字符在路徑搜索中以模糊字符“卍”替代。由于大寫金額無論是數(shù)字單位還是金額單位都有規(guī)則的序位關(guān)系，因此可以利用自動機(jī)對這類模糊字符進(jìn)行預(yù)測。

自動機(jī)每一次的字符讀取都有確定的轉(zhuǎn)移狀態(tài)，當(dāng)字符串中有單個模糊字符時，模糊字符必然出現(xiàn)在前一狀態(tài)的下一個轉(zhuǎn)移狀態(tài)中。這時，就可以將下一狀態(tài)的字符集作為該模糊字符的候選集。以字符串“壹仟零叁卍陸仟叁卍捌拾元整”為例，當(dāng)自動機(jī)讀到第一個“卍”字時，自動機(jī)處于N1狀態(tài)，從自動機(jī)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖可以看出該狀態(tài)的下一狀態(tài)只能是M 和U 2 種情況。當(dāng)下一狀態(tài)為M 時，“元”作為該模糊字符的預(yù)測候選項；當(dāng)下一狀態(tài)為U 時，由于“仟”和“零”字符的出現(xiàn)，根據(jù)數(shù)字類一般約束可知，此時index=3，預(yù)測候選項為“拾”。同時，由于wan_used=false，根據(jù)數(shù)字類特殊約束可知，“萬”也是預(yù)測候選項。因此，第一個“卍”字符有3 個候選項｛“元”，“拾”，“萬”｝，形成3 條候選路徑。自動機(jī)繼續(xù)讀取到字符“仟”時，語法自動機(jī)就會把包含預(yù)測值“元”和“拾”的路徑剪枝，最終得到唯一的候選項“萬”，從而完成一次準(zhǔn)確的預(yù)測。同理，第二個模糊字符將被準(zhǔn)確預(yù)測為“佰”。最終，語法自動機(jī)將返回所有模糊字符的預(yù)測結(jié)果。

4 實驗結(jié)果與分析

本文進(jìn)行2 個實驗：一為驗證自動機(jī)語法檢查和模糊字符預(yù)測2 種算法性能的實驗，使用的數(shù)據(jù)為大寫金額字符串；二為這2 種算法在手寫票據(jù)大寫金額識別任務(wù)中的應(yīng)用實驗，使用的數(shù)據(jù)為手寫票據(jù)。

4.1 實驗數(shù)據(jù)及評價指標(biāo)

本文從中科院手寫漢字?jǐn)?shù)據(jù)集CASIAHWDB1.0-1.2［25］中挑出21 類字符集進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。其中，訓(xùn)練集每類包含800 張由不同作者手寫的單字符圖片，實驗采用的測試數(shù)據(jù)是人工標(biāo)注的2 600 張手寫票據(jù)。

實驗中針對不同的應(yīng)用場景采用不同的評價指標(biāo)。在單獨的模糊字符預(yù)測實驗中，使用單字符預(yù)測準(zhǔn)確率（Character Prediction Accuracy，CPA）和字符串預(yù)測準(zhǔn)確率（String Prediction Accuracy，SPA）作為評價指標(biāo)。在識別票據(jù)中的大寫金額圖像文本時，采用單字符識別準(zhǔn)確率（Character Recognition Accuracy，CRA）和整條文本識別準(zhǔn)確率（Line RecognitionAccuracy，LRA）作為評價指標(biāo)。CRA 按照識別結(jié)果和標(biāo)注值的編輯距離進(jìn)行計算。

4.2 自動機(jī)語法檢查和模糊字符預(yù)測結(jié)果

為了評估有限狀態(tài)自動機(jī)的語法檢查效果，使用2 000 條大寫金額字符串進(jìn)行實驗，其中的1 000 條具有語法錯誤。實驗結(jié)果表明，語法檢查自動機(jī)對正確字符串的接受率和錯誤字符串的拒絕率均為100%，即語法自動機(jī)可以對識別結(jié)果進(jìn)行非?？煽康恼Z法檢查。

在模糊字符預(yù)測實驗中，使用2 600 條手寫票據(jù)中大寫金額部分的label 作為測試數(shù)據(jù)來評估預(yù)測效果。其中，1 300 條文本隨機(jī)使用模糊字符“卍”替代標(biāo)注字符串中的1 個字符，剩下的1 300 條隨機(jī)使用2 個模糊字符“卍”替代標(biāo)注字符串中的2 個字符，替換位置為非數(shù)字位，由于數(shù)字位的9 個字符不具備上下文語義，因此本文僅評估非數(shù)字位的預(yù)測效果。自動機(jī)對模糊字符的預(yù)測結(jié)果如表2 所示。

表2 模糊字符預(yù)測結(jié)果Table 2 Fuzzy characters prediction results %

從實驗結(jié)果可以看出，當(dāng)字符串中僅有1 個模糊字符時，自動機(jī)的預(yù)測準(zhǔn)確率可以達(dá)到99.5%；當(dāng)字符串中有2 個位置的模糊字符時，自動機(jī)的預(yù)測準(zhǔn)確率下降至96.0%。由于大寫金額語法的靈活性，同一模糊字符處可能存在多種符合要求的預(yù)測結(jié)果，因此自動機(jī)的字符預(yù)測率很難達(dá)到100%。但是，作為識別的后處理步驟，基于自動機(jī)的模糊字符預(yù)測可以改善部分模型識別錯誤的情況，進(jìn)而提高票據(jù)中大寫金額的識別準(zhǔn)確率。

4.3 票據(jù)識別結(jié)果

為進(jìn)一步驗證自動機(jī)模糊字符預(yù)測的重要性，本節(jié)將進(jìn)行2 個消融實驗，對2 600 張手寫票據(jù)的大寫部分進(jìn)行識別。實驗1 為識別后沒有進(jìn)行模糊字符預(yù)測，實驗2 為識別后再進(jìn)行模糊字符預(yù)測。2 個實驗的結(jié)果如表3 所示。

表3 模糊字符預(yù)測對票據(jù)識別的影響Table 3 Influence of fuzzy characters prediction on bank checks recognition %

從實驗結(jié)果可以看出，將語法自動機(jī)應(yīng)用于票據(jù)中大寫金額的識別任務(wù)時，字符識別準(zhǔn)確率可達(dá)95.3%，文本行的識別準(zhǔn)確率達(dá)到91.4%，該結(jié)果也驗證了在路徑搜索中結(jié)合前綴語法檢測自動機(jī)可以提高搜索的精度和速度。在加入模糊字符預(yù)測的操作之后，單字符的識別準(zhǔn)確率達(dá)到98.2%，相比實驗1提升了2.9 個百分點；整條文本的識別準(zhǔn)確率達(dá)到96.6%，相比實驗1 提升了5.2 個百分點。實驗結(jié)果表明，在大寫金額的后續(xù)處理步驟中使用語法自動機(jī)對模糊字符進(jìn)行預(yù)測，可以有效提升識別準(zhǔn)確率。

5 結(jié)束語

本文采用基于分割的框架對手寫票據(jù)中的大寫金額進(jìn)行識別。通過對字符進(jìn)行分類、定義類與類之間的邏輯關(guān)系，構(gòu)造出可以用于語法檢查的有限狀態(tài)自動機(jī)。利用語法自動機(jī)在識別結(jié)果中選擇出符合語法規(guī)則的字符串。在路徑搜索階段采用束搜索的策略，通過前綴語法檢查對搜索路徑進(jìn)行剪枝，以避免路徑呈指數(shù)級增長的問題，從而提高搜索速度。針對復(fù)寫票據(jù)不清晰、筆畫缺失導(dǎo)致卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識別不正確或置信度低的問題，提出一種模糊字符預(yù)測算法。實驗結(jié)果表明，結(jié)合語法自動機(jī)校驗和模糊字符預(yù)測對單字符進(jìn)行識別時準(zhǔn)確率高達(dá)98.2%，對整條文本進(jìn)行識別時準(zhǔn)確率達(dá)到96.6%。但是，本文自動機(jī)的模糊字符預(yù)測僅針對具有上下文關(guān)系的非數(shù)字位，對于無上下文關(guān)系的數(shù)字位還無法進(jìn)行預(yù)測。因此，下一步將使用語法自動機(jī)定位模糊字符，根據(jù)偏旁部首或部件信息進(jìn)行位置糾正，以實現(xiàn)數(shù)字位的模糊字符預(yù)測。