范道爾吉,高光來, 武慧娟

(1. 內蒙古大學 計算機學院, 內蒙古 呼和浩特 010021; 2. 內蒙古大學 電子信息工程學院, 內蒙古 呼和浩特 010021)

0　引言

建立蒙古文手寫數(shù)據(jù)庫是研究和開發(fā)蒙古文手寫識別技術的基礎。公開權威的手寫字庫是訓練識別系統(tǒng)的基礎數(shù)據(jù)，也是客觀公正地評比不同識別算法的衡量標準。但目前還沒有公開的、權威的、大詞詞匯量的蒙古文手寫字庫。

近幾年來，蒙古文信息化研究在辦公自動化、語音識別、OCR等領域獲得較大成功[1-3]。然而，自由手寫文字識別、文檔分析等方面研究仍在起步階段。漢字手寫識別研究起步比較早，清華大學、中科院自動化所等著名高校和科研院所都致力于漢字識別的研究,以漢王科技股份有限公司為首的科技企業(yè)也推出了一系列成熟的商業(yè)產(chǎn)品。很多論文提出的脫機手寫體漢字識別的方法在不同的字符數(shù)據(jù)庫試驗中, 取得了95%～99%的識別率[4-6]。

目前, 具有代表性的手寫漢字數(shù)據(jù)庫有: HCL2000、HIT-MW、ETL字符數(shù)據(jù)[7]。經(jīng)常被使用的其他手寫字庫有： IAM-DB、IFN/ENIT、RIMES和Maurdor等。其中IAM-DB是英語句子的手寫字庫，大概包括10 841單詞[8]。IFN/ENIT是小規(guī)模詞匯的阿拉伯語單詞手寫字庫[9]。RIMES是大詞匯量的法語手寫字庫[10]。Maurdo是英語、法語和阿拉伯語印刷體和手寫體的混合字庫[11]。

本文主要研究了蒙古文脫機手寫字庫制作過程中的若干問題，包括文字抽樣、圖片預處理、文字分割、錯誤檢測等。在此基礎上公開了一個包含10萬訓練樣本的脫機手寫數(shù)據(jù)庫，并在隱馬爾科夫模型(hidden markov model, HMM)、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(deep neural network, DNN)-HMM混合模型和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(recurrent neural networks，RNN)模型上評估了測試集的性能。

1　手寫字庫制作

蒙語屬于黏著語，其最大特點是詞匯量豐富。蒙古文有獨特的構詞和書寫方法，由7個元音、17個輔音及用于外來語書寫的1個元音和10個輔音構成。Unicode編碼的0x1820～0x1842區(qū)域分配給了蒙古文字母。雖然蒙古文字母只有35個(名義字符)，但每個字母根據(jù)詞中位置和上下文呈現(xiàn)不同形狀(顯現(xiàn)字符)。手寫識別本質上是對形狀的識別，所以字庫應涵蓋所有可能的顯現(xiàn)字符組合。

1.1　文字選擇

手寫字庫訓練集中出現(xiàn)的詞匯集(簡稱HWS)是蒙古文全部詞匯集(簡稱MGS)的一次抽樣。只有HWS正確反映MGS的統(tǒng)計特性，所建的字庫才有代表意義。本文使用的MGS由多個蒙古文字典的并集構成，共包含76 371個單詞，其中動詞只涵蓋了詞根和常用變體形式。

蒙古文Unicode編碼無法直接表示形狀信息，因此我們自定義了一套形碼集合，如表1所示。從MGS抽取HWS時采用的策略是： 覆蓋所有MGS的形碼三因子。

通過該策略我們抽取了包含5 000文字的HWS。HWS和MGS的形碼三因子統(tǒng)計向量的互相關系數(shù)達到了0.88,說明HWS很好地反映了MGS的統(tǒng)計分布。手寫字庫包含兩個測試集，其中測試集Ⅰ的1 000個詞從MGS隨機抽取獲得；測試集Ⅱ的939個常用詞從小學課本人工挑選獲得。

表1　自定義形碼

1.2　文字書寫

為了采集最自然的手寫文字，我們讓書寫者在A4紙上用0.5mm中性筆書寫，然后通過掃描儀對紙張進行批量掃描變成圖片文件。訓練集的5 000個文字被分割成了40份原始稿件，每個原始稿件分25列，每列5個文字，共125個文字。書寫用的A4紙上提前打印了1行×25列表格，書寫者只需把原始稿件抄寫到A4紙上即可。我們共組織了200名書寫者，每人抄寫4份原始稿件，共獲得800份手寫紙張，每個字被抄寫了20人次。測試集Ⅰ的書寫人員和訓練集的書寫人員是同一群人，且每個字被書寫5人次。測試集Ⅱ的書寫人員是另外50名書寫者，每個字被書寫15人次。

每份手寫紙張都被掃描成了分辨率為300dpi的JPG格式圖片，稱為原始圖片，如圖1所示。對原始圖像進行二值化、傾斜矯正、中值濾波、行提取、尺寸變換和文字提取等手段后得到了每個樣本的二值化圖像信息。每個樣本的寬度固定為48像素，高度自適應。

1.3　字庫正確性核對

書寫者在書寫過程中可能出現(xiàn)錯字、串行、丟字等錯誤現(xiàn)象。為了確保手寫字庫的正確性，需要大量人力進行核查和校正。為了進一步提高可靠性，我們對人工核對后的原始稿件進行了自動錯誤檢測。

由于蒙古文字長短不一，因此文字長度可以作為錯誤檢測的依據(jù)。其基本思想是： 對原始稿件每一行的五個文字計算相對高度，再對標記文本對應的五個文字同樣計算相對高度，最后計算兩個相對高度均方誤差ERR，如果ERR>0.015則報錯，并進一步人工核對。相對高度計算方法如式(1)所示，均方差如式(2)所示，文字長度如圖2所示。

圖1　手寫樣本

圖2　文本長度示例

1.4　字庫發(fā)布

MHW蒙古文脫機手寫字庫發(fā)布在https://sourceforge.net/projects/mongolian-hw/上，共包括六個文件。Trainset.mat是Matlab(ver:7.10.0.499 (R2010a))格式文件，存有訓練集手寫二值圖像，包含100 000個樣本。Trainset_label.txt是訓練集標記Unicode編碼文本文件，每行一個文字。Testset_Ⅰ.mat和Testset_Ⅱ.mat是測試集Ⅰ(5 000個樣本)和測試集Ⅱ(14 085個樣本)的數(shù)據(jù)，Testset_Ⅰ_label.txt和Testset_Ⅱ_label.txt是對應標記文本。Mat文件讀入Matlab環(huán)境后獲得Cell結構，每個Cell單元中存有二維圖像信息。手寫圖像和標記文本按自然序號相互對應。

2　蒙古文手寫識別系統(tǒng)

2.1　基于HMM的識別系統(tǒng)

隱馬爾科夫模型(hidden Markov model, HMM)在手寫識別領域得到了廣泛的應用[12-13]。設HMM識別系統(tǒng)的輸出序列集L*由有限字符集S組成。例如輸出為Unicode序列時，S由蒙古文35個名義字符構成，輸出為形碼序列時，S由表1內容構成。任意字符s∈S由一個left-right結構HMM和高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)描述。HMM用一個三元組λ={AμΣ}表示，其中A為轉移概率矩陣、μ為GMM均值、Σ為GMM方差。HMM作為生成模型，通過訓練調整{AμΣ}的值，使生成字符s所對應輸入序列的概率最大。

解碼時結合語言模型、字典數(shù)據(jù)和HMM模型構成解碼網(wǎng)絡，利用Viterbi算法由已知輸入序列(HMM觀察序列)計算最有可能HMM狀態(tài)序列并轉換成最終的識別序列。為了提高識別效果，通常對S中所有可能三因子組合a-b+c做HMM建模。

2.2　基于DNN-HMM的識別系統(tǒng)

隨著深度學習模型的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡和HMM的混合模型成功應用到了語音識別和手寫識別領域，并獲得了顯著效果[14-15]。深層神經(jīng)網(wǎng)絡(deep neural network, DNN)是前向深層網(wǎng)絡，每一層可看作是對前一層輸出數(shù)據(jù)的機器學習特征。HMM模型的一個缺點是假設觀察序列是相互獨立的，但在實際數(shù)據(jù)中這一假設不可能成立。

DNN-HMM混合模型的基本結構是用DNN網(wǎng)絡替換之前GMM-HMM模型的GMM部分，即用DNN網(wǎng)絡描述觀察序列概率分布情況。DNN輸入是一幀觀察序列xt(為了考慮前后序列的相關性，通常把左右若干幀同時作為輸入)，輸出是該幀屬于各個HMM狀態(tài)的概率p(qt|xt)。但HMM模型中使用的觀察概率是已知狀態(tài)qt時生成各個幀的概率p(xt|qt)。利用貝葉斯公式可獲得：

(3)

其中p(qt|xt)是DNN輸出，p(xt)是數(shù)據(jù)幀先驗概率，可看作等概，p(qt)是HMM各個狀態(tài)的先驗概率，可通過統(tǒng)計DNN訓練數(shù)據(jù)獲得。

DNN屬于有監(jiān)督訓練，其標記信息是各幀對應HMM各個狀態(tài)的概率。這會產(chǎn)生一個悖論，即DNN的訓練需要提前知道各個幀的屬于每個HMM狀態(tài)的概率。反過來，DNN又要描述各個狀態(tài)的觀察序列概率分布。由于上述原因，我們需要先訓練GMM-HMM模型，用訓練好的模型生成DNN的標記信息，再訓練DNN模型，構成DNN-HMM結構。

2.3　基于RNN-CTC的識別系統(tǒng)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(recurrent neural networks，RNN)的最初設計目的是處理序列數(shù)據(jù)。近年來特別是RNN的一種變體，長短期記憶網(wǎng)絡(long-short term memory，LSTM)顯示了強大的序列數(shù)據(jù)處理能力。Alex Graves等在LSTM輸出層后增加了connectionist temporal classification(CTC)層,解決了輸入輸出序列非對齊的訓練問題[16]，從而使LSTM-CTC模型成功應用到了語音和手寫識別領域。

一個典型的二維多方向LSTM-CTC手寫識別模型如圖3所示。手寫圖像被1×4大小的塊按四種掃描方式掃描后輸入到4個獨立的LSTM節(jié)點，第一層LSTM輸出4個特征，并經(jīng)過子抽樣層降維合并后得到一個變換后的圖像。上述過程可以重復多次，第二層LSTM輸出20個特征，第三層輸出100個特征。第三層的LSTM經(jīng)過維度坍塌處理后輸入到CTC層。CTC本質上是一個Softmax分類層，每個節(jié)點的輸出代表當前幀對應字符s∈S′的概率，其中S′=S ∪ “blank”，“blank”代表空字符。顯然CTC層的節(jié)點個數(shù)為|S|+1。CTC層定義了特定的損失函數(shù)，通過最小化損失函數(shù)使模型輸出正確序列的概率最大化。

3　實驗及結果

我們利用MHW訓練集分別在Kaldi[17]和RNNLIB*https://sourceforge.net/projects/rnnl/環(huán)境下訓練了基于HMM和LSTM-CTC的手寫識別模型，并在測試集上評估了模型的性能，同時對Unicode和形碼序列的性能進行了比較。

無論HMM還是RNN模型，手寫圖像需要序列化后才能輸入到模型中。其中針對HMM模型，我們利用4×48(高×寬)大小的滑動窗口，從上到下滑窗(蒙古文從上到下書寫)，幀重疊2像素。由于原始圖像各個維度相關性非常大，所以不利于直接訓練HMM模型。我們利用受限玻爾茲曼機(restricted Boltzmann machine, RBM)對窗口內的圖像進行降維處理，變成了16維向量。針對LSTM-CTC模型，圖像被1×4大小的塊多方向掃描，變成二維序列，并把原始圖像幀序列直接輸入到模型，讓其自動學習特征。

Kaldi是基于HMM的開源語音識別建模工具。利用Kaldi實現(xiàn)手寫識別需要準備特征數(shù)據(jù)文件(train.txt.ark)和標記文件(text)。由于Kaldi特征提取針對語音信號，所以我們在Matlab環(huán)境中實現(xiàn)了特征提取工作，并輸出了Kaldi文本格式ark文件。文本格式特征文件通過“copy-feats”命 令 轉 換成二進制格式特征文件(raw_mfcc_train.ark, feats.scp)。另一個非常重要的文件是lexicon.txt，其格式為“ ...”。該文件記錄了詞到目標序列的映射關系。在我們實驗中為了驗證Unicode和形碼的性能，所以準備了兩個lexicon.txt文件。還有一個需要準備的文件是ARPA格式語言模型文件(arpa.ml)。在實驗中每次只識別一個詞，因此我們使用了1-gram語言模型，并且包含了MHW訓練集和測試集中出現(xiàn)的全部詞，因此集外詞(out of vocabulary, OOV)概率為零。其他需要準備的文件有“nonsilence_phones.txt”“optional_silence.txt”“silence_phones.txt” 等。Kaldi中的數(shù)據(jù)大多采用有限狀態(tài)機(finite state transducers, FST) 組織，上述文件準備好之后，F(xiàn)ST格式可通過命令自動生成。

圖3　深層LSTM-CTC結構

首先通過“steps/train_mono.sh”命令訓練單音素HMM系統(tǒng)，其中 HMM模型選用三狀態(tài)left-right結構。實際訓練是在16-dim特征上加了一階差分和二階差分后構成了48-dim特征。再使用“utils/mkgraph.sh”命令把語言模型、lexicon.txt、HMM等結合生成解碼網(wǎng)絡。最后通過“steps/decode.sh”進行了解碼和性能評估。在單音素系統(tǒng)的基礎可進一步訓練上下文關聯(lián)的三音素HMM模型。先利用“steps/align_si.sh”獲取單音素系統(tǒng)下訓練數(shù)據(jù)幀和HMM狀態(tài)的對齊關系，再使用“steps/train_deltas.sh”訓練三音素系統(tǒng)。

在三音素系統(tǒng)的基礎上我們利用“build-pfile-from-ali”命令輸出了訓練DNN的標記文件。訓練DNN時當前幀和左右5個幀共11幀作為輸入，因此DNN的輸入層含528(11×48)個神經(jīng)元，四個隱含層包含1 024個神經(jīng)元，輸出層神經(jīng)元等于所有三音素HMM狀態(tài)數(shù)(這里是1 513個)。我們用PDNN工具[18]訓練了上述DNN結構，并把訓練好的DNN帶入到Kaldi代替原有的GMM。訓練前DNN參數(shù)被RBM無監(jiān)督模型逐層初始化，在訓練中學習率被設置為“D:0.08:0.5:0.05,0.05:8”，意為從0.08開始，當驗證集上錯誤率的改善不足0.05時，學習率降低一半，當連續(xù)8個循環(huán)錯誤率改善量不足0.05時訓練結束。

RNNLIB是訓練深層LSTM-CTC模型的開源工具，被廣泛應用于手寫和語音識別領域。首先要生成NetCDF格式訓練集(train.nc)和測試集文件(test1.nc,test2.nc)。NetCDF文件同時包含了訓練用手寫圖像信息和標記信息。創(chuàng)建描述模型和參數(shù)的文件(transcription.config)，其中模型參數(shù)為“task transcription; hiddenType lstm; hiddenSize 2,10,50; subsampleSize 6,20; hiddenBlock 2,4;2,3; inputBlock 1,4；”，訓練參數(shù)“l(fā)earnRate 1e-4; momentum 0.9” 。RNNLIB本身不支持結合語言模型的解碼，所以這里我們使用了簡單的最佳路徑解碼方案，因此無需字典或語言模型。在RNNLIB的基礎上我們進行了基于字典的解碼方案，即根據(jù)CTC層輸出計算字典中每個詞的可能概率，選擇概率最大的字作為解碼輸出。

我們采用詞錯誤率(word error rate, WER)作為評測標準，實驗結果如表2所示。采用Unicode作為目標序列后性能明顯低于形碼系統(tǒng)。特別是單音素系統(tǒng)，由于Unicode不表示形狀，因此單個HMM模型需要根據(jù)多種形狀進行訓練，因此性能特別差。采用三音素后Unicode也可以確定形狀，所以測試集的性能提升20%左右。加入DNN后HMM系統(tǒng)的性能得到了顯著提升，其原因是DNN考慮了上下文關系，同時有更好的魯棒性。LSTM-CTC系統(tǒng)中，由于采用最佳路徑，沒有加入字典和語言模型，所以詞錯誤率比較高。當加入和HMM系統(tǒng)相同的字典后，解碼性能達到了最佳。因為測試集Ⅰ和訓練集書寫者是同一群人，所以測試集Ⅰ的性能普遍高于測試集Ⅱ。

表2　實驗結果

4　結束語

本文發(fā)布了MHW蒙古文脫機手寫數(shù)據(jù)庫，并在三個常用手寫識別模型中驗證了MHW數(shù)據(jù)庫的性能?；谧值涞腖STM-CTC模型表現(xiàn)出了最佳性能，在測試集Ⅰ和測試集Ⅱ的WER分別達到了2.20%和5.55%。

雖然依據(jù)字典和語言模型解碼時HMM和LSTM-CTC都有不錯的表現(xiàn)，但蒙古文詞匯量巨大且變形豐富。由于該特性蒙古文OOV問題比較嚴重，很難讓實際字典覆蓋全部蒙古文詞。后續(xù)工作中我們將重點研究無字典或字典輔助條件下手寫識別方法和OOV的解決途徑。

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