基于改进DAN的自然场景下越南文字的识别

越南语字符由拉丁字符结合变音符号组成,由于变音符号的存在易导致注意力漂移,并且越南语文字字符类别较多,字符间差异性较小,部分字符仅为变音符号的差异,使得越南文字的识别具有挑战性。本文在解耦注意力网络(Decoupled attention network, DAN)的基础上,设计了视觉特征与序列特征融合模块(Visual feature and sequence feature fusion module, VSFM),分别利用双向门控循环单元(Bidirectional gated recurrent unit, Bi-GRU)在水平方向和竖直方向进行序列建模,进一步缓解注意力漂移,增强变音符号与拉丁字符间的关联性。然后设计了增强型解耦文本解码器模块(Enhanced decoupled text decoder module, ETDM),在解码器中分类时结合了更多的特征信息,可以更加有效地识别相似字符。一系列的实验验证了本文提出方法的有效性。