融合区域特征和表格线识别的医学化验单布局识别方法研究

为解决医学化验单版式繁多,通用文字识别系统输出正确率低,识别结果黏连严重的问题,在医学化验单文字识别全过程中,借鉴文档版面分析的思路,提出医学化验单进行布局识别的研究,以提高文字识别的输出正确率。针对医学化验单布局上属于少线表和其呈明显区域分布的特点,本文提出融合区域特征和表格线识别的医学化验单布局识别算法。首先,利用基于Unet的表格线提取网络,提前化验单图像的表格线。其次,引入Mask R-CNN区域特征提取网络,将表格线特征与原始化验单图像一同作为网络的输入。最后,实现对上述区域特征与表格线特征的融合,对待识别区域之间的关系进行建模,并生成最终的精确坐标和语义标签。实验表明,本算法能够较为明显提高医学化验单布局识别的准确度。