科学空间|Scientific Spaces

提前祝各位读者新年快乐，2017行好运～

这篇文章主要想回答两个“为什么”的问题：1、为啥我就对SVD感兴趣了？；2、为啥我说SVD是一个聚类过程？回答的内容纯粹个人思辨结果，暂无参考文献。

为什么要研究SVD？

从2015年接触深度学习到现在，已经研究了快两年的深度学习了，现在深度学习、数据科学等概念也遍地开花。为什么在深度学习火起来的时候，我反而要回去研究“古老”的SVD分解呢？我觉得，SVD作为一个矩阵分解算法，它的价值不仅仅体现在它广泛的应用，它背后还有更加深刻的内涵，即它的可解释性。在深度学习流行的今天，不少人还是觉得深度学习（神经网络）就是一个有效的“黑箱”模型。但是，仅用“黑箱”二字来解释深度学习的有效性显然不能让人满意。前面已经说过，SVD分解本质上与不带激活函数的三层自编码机等价，理解SVD分解，能够为神经网络模型寻求一个合理的概率解释。

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作为OCR系统的第一步，特征提取是希望找出图像中候选的文字区域特征，以便我们在第二步进行文字定位和第三步进行识别. 在这部分内容中，我们集中精力模仿肉眼对图像与汉字的处理过程，在图像的处理和汉字的定位方面走了一条创新的道路. 这部分工作是整个OCR系统最核心的部分，也是我们工作中最核心的部分.

传统的文本分割思路大多数是“边缘检测 + 腐蚀膨胀 + 联通区域检测”，如论文[1]. 然而，在复杂背景的图像下进行边缘检测会导致背景部分的边缘过多(即噪音增加)，同时文字部分的边缘信息则容易被忽略，从而导致效果变差. 如果在此时进行腐蚀或膨胀，那么将会使得背景区域跟文字区域粘合，效果进一步恶化.（事实上，我们在这条路上已经走得足够远了，我们甚至自己写过边缘检测函数来做这个事情，经过很多测试，最终我们决定放弃这种思路。）

因此，在本文中，我们放弃了边缘检测和腐蚀膨胀，通过聚类、分割、去噪、池化等步骤，得到了比较良好的文字部分的特征，整个流程大致如图2，这些特征甚至可以直接输入到文字识别模型中进行识别，而不用做额外的处理.由于我们每一部分结果都有相应的理论基础作为支撑，因此能够模型的可靠性得到保证.

图2：特征提取大概流程

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