一、文献梳理
1、文献背景
近几十年来，一种流行的方法是定位单个字符并将其分组为单词。最大稳定极值区域（MSER），极值区域（ER）和笔画宽度变换（SWT）等利用文本的纹理或者形状特征。其他人采用基于学习的方法并使用滑动窗口技术定位字符。一些方法使用卷积神经网络（CNNs）来定位和识别字符。有的方法使用两个CNN来分别定位和识别字符。有的方法只使用一个CNN同时执行定位和识别这两个任务。文本识别也可以建模为结构化学习问题。有人把文本识别当作是序列识别问题，用循环神经网络RNNs来识别，有人用CNN和LSTM结合来识别文本。
2、研究成果
1）模型意义
本文方法主要解决不规则排列文字的文字识别问题，论文为之前一篇CVPR206的paper（Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification，方法简称为RARE）的改进版（journal版）。本文的方法属于结构化学习的范畴。它基于注意力序列 - 序列学习模型。这样的模型学习从输入序列预测输出序列。
2）实验及其结果
对检测结果可以微调，可以让检测结果更好，这里提高原因有两个，1是因为通过识别把噪声过滤掉了， 2是位置更准确
二、文献核心思想
方法ASTER全称为Attentional Scene TExt Recognizer with Flexible Rectification，包括两个模块，一个用来矫正（rectification network），另一个用来识别（recognition work），如下图所示。
- 针对不规则文字，先矫正成正常线性排列的文字，再识别；
- 整合矫正网络和识别网络成为一个端到端网络来训练；
- 矫正网络使用STN，识别网络用经典的sequence to sequence + attention
三、文献重点
1、Rectification Network
1）框架
矫正网络框架图如下图，基本上是用STN的框架，包含三个部分：Localization Network用来检测图中的那些Control Points；Grid Generator通过这些Control Point来计算要生成的新图中每个点在原图中的点位置的映射关系；Sampler在原图上采样那些Grid Generator计算出的点位置，生成校正后的图。
2）Localization Network
- 定位网络（已经训练完进行测试时）的输入是待识别的未矫正前图像，输出是K个控制点的位置。
- 该定位网络训练时没有用K个控制点作为annotation进行训练，而是直接接入后面的Grid Generator + Sample利用最后的识别结果，连成一个end-to-end的框架进行训练。
- 网络结构采用一个自己设计的普通的卷积网络（6层卷积 + 5个max-pooling + 2个全连接）来预测K个control point的位置（K= 20）
3）Grid Generator
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网格生成器的输入是已有的Control point点集 + 矫正后的图（还未生成，但给定图大小可以取点）上的某个点坐标，输出是该点在矫正前（原图）上的点坐标位置
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网格生成器可以看成是一个矩阵变换操作（变换的几个参数a0-a2, b0-b2可以通过Control point位置利用优化问题求解方法求出，因为Control Point在矫正前后的图上的位置都是已知的，故可以计算出对应关系），实际做预测时也是计算该待测点与已知的control point的位置关系，通过一系列对应关系算出在原图的位置。贴个图感受一下这个对应关系如下，p为矫正后的点位置，C为矫正后的Control point的点位置，p'为矫正前的点位置，C’为Control point在矫正前的点位置：
4）Sampler
该Sampler就是给定点映射关系及原图，生成一张新的矫正后的图，用到了简单的插值，以及当超出图外时直接clip掉。另外，Sampler采用可微的采样方法，方便梯度的bp。输入是原图 + 矫正后的图上的点在原图上的对应位置关系， 输出是矫正后的图。
2、Recognition Network
1）思路
识别网络采用当前识别的一般思路：sequence-to-sequence （encoder/decoder框架）+ attention + beam search。网络主要分为两部分，ConvNet + 双向LSTM的encoder模块，和LSTM + attention的decoder模块。
2）框架
损失函数如下，需要计算left-to-right的decoder以及right-to-left的decoder损失。除Location Network的FC层权重初始化为0（防止矫正后的图distort非常厉害），其余所有网络层都采用随机初始化。
