坚果智云扫描本文主要就是介绍在“文本识别”方面的实战方法，只要掌握了这些方法，那么跟前面介绍的文本检测方法结合起来，就可以轻松应对各种文字识别的任务了。话不多说，马上来学习“文本识别”的方法。
文字识别可根据待识别的文字特点采用不同的识别方法，一般分为定长文字、不定长文字两大类别。
定长文字（例如验证码），由于字符数量固定，采用的网络结构相对简单，识别也比较容易；
不定长文字（例如印刷文字、广告牌文字等），由于字符数量是不固定的，因此需要采用比较复杂的网络结构和后处理环节，识别也具有一定的难度。
下面按照定长文字、不定长文字分别介绍识别方法。
一、定长文字识别
定长文字的识别相对简单，应用场景也比较局限，最典型的场景就是验证码的识别了。由于字符数量是已知的、固定的，因此，网络结构比较简单，一般构建3层卷积层，2层全连接层便能满足“定长文字”的识别。
具体方法在之前介绍验证码识别的文章中已详细介绍，在此不再赘述。详见文章：
二、不定长文字识别
不定长文字在现实中大量存在，例如印刷文字、广告牌文字等，由于字符数量不固定、不可预知，因此，识别的难度也较大，这也是目前研究文字识别的主要方向。下面介绍不定长文字识别的常用方法：LSTM+CTC、CRNN、chinsesocr。
1、LSTM+CTC 识别方法
（1）什么是LSTM
为了实现对不定长文字的识别，就需要有一种能力更强的模型，该模型具有一定的记忆能力，能够按时序依次处理任意长度的信息，这种模型就是“循环神经网络”（Recurrent Neural Networks，简称RNN）。
LSTM（Long Short Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊结构的RNN（循环神经网络），用于解决RNN的长期依赖问题，也即随着输入RNN网络的信息的时间间隔不断增大，普通RNN就会出现“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，这就是RNN的长期依赖问题，而引入LSTM即可以解决这个问题。LSTM单元由输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）组成，具体的技术原理的工作过程详见之前的文章
（2）什么是CTC
CTC（Connectionist Temporal Classifier，联接时间分类器），主要用于解决输入特征与输出标签的对齐问题。例 ，由于文字的不同间隔或变形等问题，导致同个文字有不同的表现形式，但实际上都是同一个文字。在识别时会将输入图像分块后再去识别，得出每块属于某个字符的概率（无法识别的标记为特殊字符”-”）
由于字符变形等原因，导致对输入图像分块识别时，相邻块可能会识别为同个结果，字符重复出现。因此，通过CTC来解决对齐问题，模型训练后，对结果中去掉间隔字符、去掉重复字符（如果同个字符连续出现，则表示只有1个字符，如果中间有间隔字符，则表示该字符出现多次）
