【摘 要】
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近年来,场景文本检测与识别逐渐成为计算机视觉领域的研究热点,广泛应用于智能交通、无人驾驶、机器人导航和工业自动化等领域。众多学者不断提升场景文本识别模型的性能,但仍存在自然条件干扰、背景复杂以及文本的表现形式多样等难点。曲面文本作为场景文本的一种,其空间特殊性给检测与识别带来了挑战。本文针对当前曲面文本检测与识别算法存在的不足进行分析,主要的研究工作如下:1.考虑到现有基于对抗学习的弱监督曲面文本
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近年来,场景文本检测与识别逐渐成为计算机视觉领域的研究热点,广泛应用于智能交通、无人驾驶、机器人导航和工业自动化等领域。众多学者不断提升场景文本识别模型的性能,但仍存在自然条件干扰、背景复杂以及文本的表现形式多样等难点。曲面文本作为场景文本的一种,其空间特殊性给检测与识别带来了挑战。本文针对当前曲面文本检测与识别算法存在的不足进行分析,主要的研究工作如下:1.考虑到现有基于对抗学习的弱监督曲面文本（Text Mask Network,TMN）检测算法在光照不均匀场景下存在漏检率、误检率较高的问题,引入视觉显著性检测图正则化（Graph Regularized,GR）模型,提出一种基于GR和TMN的曲面文本检测算法。将GR模型得到的显著图与TMN检测算法得到的文本候选区域进行特征融合,利用两者关注重点目标不同的特性,使融合的候选区域包含更全面的文本信息,提高算法的检测准确率。同时,为了进一步滤除特征融合后的文本候选区域中的背景部分,使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）进行特征过滤分类,得到最终的文本区域。实验结果表明,改进后的TMN算法在不损失较大检测速度的情况下,降低了文本的漏检率和误检率,在提升检测精度的基础上克服了光照不均匀对文本检测的影响。2.当前基于柱面-平面投影（Cylinder-Plane Projection,CPP）变换的识别算法CPP-CRNN在识别缺乏全局信息的低质量图像时,容易出现漏识别、误识别的情况。本文在基于注意力机制的编解码框架中引入全局与局部语义信息的思想,语义模块预测的全局语义信息初始化解码器,同时使用卷积滤波器提取局部语义信息引导解码器输出预测结果。Fast Text模型生成的词嵌入向量,作为卷积滤波器的输入提取局部语义信息,并监督全局语义信息的生成。实验结果表明,优化后的算法在识别速率相近的情况下,提升了文本识别的准确率,取得了较好的识别效果。
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