摘要：?近日，阿里安全圖靈實驗室（Alibaba Turing Lab）的ATL Cangjie OCR算法在ICDAR2017的MLT（Competition on Multi-lingual scene text detection）自然場景多語言文本檢測競賽中刷新了世界最好成績，以73.52%的Hmean排名第一。

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近日，阿里安全圖靈實驗室（Alibaba Turing Lab）的ATL Cangjie OCR算法在ICDAR2017的MLT（Competition on Multi-lingual scene text detection）自然場景多語言文本檢測競賽中刷新了世界最好成績，以73.52%的Hmean排名第一。（競賽結(jié)果頁面：http://rrc.cvc.uab.es/?ch=8&com=evaluation&task=1）

據(jù)了解，ICDAR（International Conference on Document Analysis and Recognition）具有OCR領(lǐng)域的奧斯卡盛會之稱，是全球OCR領(lǐng)域公認最權(quán)威的比賽之一。

當前，OCR技術(shù)被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域。從名片、發(fā)票、銀行卡等票據(jù)的數(shù)字化到室外街道商店索引，路標路牌識別；再到圖片、視頻文字內(nèi)容理解與內(nèi)容安全，OCR技術(shù)都發(fā)揮著越來越重要的作用。

阿里安全圖靈實驗室研究人員稱，在技術(shù)上，文本檢測和識別需要應(yīng)付各種考驗和挑戰(zhàn)，如自然場景下光照的影響，物體的遮擋，文字大小、比例、角度的變化，圖像視頻中文字的模糊等等。ICDAR2017 MLT競賽包含了中、日、韓、拉丁（英、法、德、意）、阿拉伯和孟加拉等9種語言，其圖像采集自各種各樣的場景，其中的文本的長度、字體、尺寸、顏色千變?nèi)f化，同時還包含了許多真實場景的噪聲包括光照、遮擋、傾斜、文字堆疊、文字鑲嵌、透視變化等等，這對于OCR算法的適應(yīng)能力更具挑戰(zhàn)性。

為攻克這些難題，阿里安全圖靈實驗室的研究人員設(shè)計了基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型和算法。

據(jù)介紹，圖靈實驗室的研究人員在文字檢測模型方面，采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得更深層的圖像特征；并利用多尺度特征和非對稱卷積核獲得更好的感受視野，從而適應(yīng)各種環(huán)境，各種大小、比例、角度的文字。此外，由于框架采用創(chuàng)新性的檢測策略，因此相較于傳統(tǒng)的RCNN-based方案，在檢測速度上有很大提升。在文字識別模型，圖靈實驗室的研究人員在主流方案的基礎(chǔ)上，做了全新的探索和研究，從而獲得了更為有效的識別模型，在保證識別準確率的前提下，提高了識別效率。

阿里安全圖靈實驗室研究人員表示，ATL Cangjie OCR提供在線同步、異步通用OCR文字檢測和識別服務(wù)，以及離線ODPS服務(wù)，為圖片文字內(nèi)容理解與內(nèi)容安全提供強有力的技術(shù)支撐。該模型已經(jīng)全面支撐阿里生態(tài)中的商品內(nèi)容安全、業(yè)務(wù)安全、平臺治理、評價、交互、認證等多個業(yè)務(wù)場景，同時，還通過阿里云盾-內(nèi)容安全（綠網(wǎng)）產(chǎn)品，輸出給第三方客戶使用。

目前，ATL Cangjie OCR服務(wù)日均調(diào)用量幾億次，可為客戶提供穩(wěn)定的技術(shù)保障。

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總結(jié)

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