32、基于无监督深度学习的两阶段历史文档处理框架

基于无监督深度学习的两阶段历史文档处理框架

在历史文档处理领域，由于文档的年代久远，常常存在褪色、污渍、墨水渗透等问题，导致文档图像质量下降，这给文档的分析和识别带来了很大的挑战。为了解决这些问题，研究人员提出了一种两阶段无监督深度学习框架，旨在生成高质量的历史文档图像并进行二值化处理。

1. 相关工作

在历史文档生成方面，已经有多种方法被提出。例如，有深度学习算法用于生成人工数据集，生成对抗网络（GAN）也被用于合成文档图像。然而，这些方法存在一些问题。

• GAN - CLS ：该方法由两个神经网络组成，生成器G生成假图像，判别器D区分G的输出和真实图像。但它存在训练数据不足的问题，需要大量的图像及其文本描述。
• Style - GAN ：用于合成字母并预测缺失的字母，但输入需要标签，这是一个耗时且复杂的任务。

此外，逆问题在图像恢复中已经研究了数十年，其成功很大程度上取决于设计一个优秀的先验项来揭示退化图像。在深度学习中，先验通常是通过在大量数据集上训练卷积网络来学习的，但大多数方法的性能受限于可用的数据集。

2. 工作方法

该框架主要分为两个阶段：数据增强和文档二值化。

2.1 阶段一：数据增强框架

采用深度卷积生成对抗网络（DC - GAN）进行数据增强。DC - GAN的基本思想与原始GAN类似，但专注于深度全连接网络。

• 原理 ：通过对抗游戏解决泛化任务，生成器从随机噪声