以文字为中心的图像理解技术综述

文字广泛存在于各种文档图像和自然场景图像之中,蕴含着丰富且关键的语义信息。随着深度学习的发展,研究者不再满足于只获得图像中的文字内容,而更加关注图像中文字的理解,故以文字为中心的图像理解技术受到越来越多的关注。该技术旨在利用文字、视觉物体等多模态信息对文字图像进行充分理解,是计算机视觉和自然语言处理领域的一个交叉研究方向,具有十分重要的实际意义。本文主要对具有代表性的以文字为中心的图像理解任务进行综述,并按照理解认知程度,将以文字为中心的图像理解任务划分为两类,第1类仅要求模型具备抽取信息的能力,第2类不仅要求模型具备抽取信息的能力,而且要求模型具备一定的分析和推理能力。本文梳理了以文字为中心的图像理解任务所涉及的数据集、评价指标和经典方法,并进行对比分析,提出了相关工作中存在的问题和未来发展趋势,希望能够为后续相关研究提供参考。