科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在直播带货场景中，通过分析消费者发送的弹幕信息，能够在一定程度上反映出当前商品的实际评价是否与主播的描述一致，对直播行业中假冒伪劣产品的监管具有重要指导意义。针对弹幕文本识别的特殊性，本文提出了一种基于改进CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)的实时弹幕识别网络，以解决CRNN算法对于复杂背景环境下的文本特征信息提取不全等问题。为此本文所设计的网络采用了编解码结构对特征提取模块进行强化设计，以解决弹幕像素区域小造成的特征提取过程中的特征丢失问题。此外，使用Transformer模型对输入的帧画面构建长距离全局特征关系，以强化网络模型对弹幕信息的捕捉能力，并对提取的特征信息进行序列建模及转录得到具体的弹幕语义信息。实验结果表明，本文所设计的网络在测试集上检测精度高达0.926，平均精度值提高了0.101。
- 出版日期2023
- 单位中国计量大学
