【摘 要】
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随着移动成像技术以及高性能计算技术的飞速发展,在各种环境中进行即时图像采集和处理成为了现实。近年来,移动平台上陆续出现的实时将文本翻译成其他语言的这类应用,进一步激发了人们对这类问题的兴趣,这使得关于图像和视频中的文本检测与识别的研究课题越来越受到关注。深度学习神经网络推开了自然场景文本检测与识别快速发展的大门,目前大多数文本检测与识别模型都是基于深度学习进行特征取以及后续的文本区域分割及字符识别
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随着移动成像技术以及高性能计算技术的飞速发展,在各种环境中进行即时图像采集和处理成为了现实。近年来,移动平台上陆续出现的实时将文本翻译成其他语言的这类应用,进一步激发了人们对这类问题的兴趣,这使得关于图像和视频中的文本检测与识别的研究课题越来越受到关注。深度学习神经网络推开了自然场景文本检测与识别快速发展的大门,目前大多数文本检测与识别模型都是基于深度学习进行特征取以及后续的文本区域分割及字符识别的。其中基于深度学习神经网络进行特征取是整个自然场景文本检测与识别模型能否获得理想效果的关键环节。现有的特征取模型基本上基于卷积神经网络进行前馈传播,这样的取特征方式需要求解非常多的参数,以及需要依赖非常强大的硬件算力。本文以自然场景文本识别问题为研究背景,对复杂自然场景的文本识别效率进行研究。分析了两段式及端到端式的文本检测与识别模型,针对特征取阶段对模型进行改进和优化,出了基于多层融合的三值化PCANet特征取模型,用于自然场景的文本识别问题。本文主要研究内容如下:着眼于经典PCANet模型没有对图像像素邻域之间的关系进行分析取,本文对PCANet模型前侧出三值化改造,达到突显像素邻域之间的关系信息,获得更多图像边缘、轮廓等纹理特征信息的目的。接下来本文对PCANet结构中卷积过程进行改进设计,出了多层融合的PCANet模型。该模型将每一层的卷积结果进行加权融合,使得顶层特征信息仍然能够对特征输出做一定指导作用。对PCANet结构的输出阶段进行优化改进,出了全特征直方统计的特征输出方式,对特征图像像素进行统计获得特征频谱。将以上三点优化改进进行融合,出了多层融合TPCANet模型。考虑到现有训练样本的不足,导致深度神经网络学习出现瓶颈期,本文从影响深度学习拟合效果的几个方面进行分析,考虑对数据集进行增广。本文将多层融合TPCANet特征取模型融入到目标系统中,设计了基于现有CTPN文本检测模型及CRNN文本识别模型的两端式组合的自然场景文本识别服务框架。
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