文字是人类最有影响力的发明之一。文字中包含的精确的高级语义信息有助于我们理解周围的世界。本文所研究的自然场景文字是指自然图像中的文字。文字经常出现在各种各样的场景中或者物体上,比如路牌、车牌、店铺招牌、商品、海报、证件等。由此产生了大量的基于文字识别的实际应用,如地理定位、车牌识别、门店招牌识别、证件识别等。自然场景文字识别不同于传统的文档文字识别,它拥有背景复杂、形状多样、排列方向灵活、字体丰富、尺度变化大等特点,给文字识别带来了许多新的挑战。本文针对文字检测的精度和速度的平衡、复杂形状文字检测、复杂形状文字识别、文字检测与文字识别的结合方式这四个方面的关键问题进行了一系列的研究:（1）提出了一种基于回归的多方向文字检测算法。该算法探索了两种不同的多方向文字区域的表示方式并根据文字的长宽比特性对卷积的感受野进行了设计,一定程度上解决了文字的精确定位表示和模型感受野与文字区域不匹配的问题。该算法的一系列针对文字特性的新颖设计,包括包围框的表示、默认框的配置、卷积核尺寸的调整、针对小尺度文字数据增强等,在保持算法简洁性和较快的推理速度的同时,极大地提高了文字检测的精度。此外,该算法还首次提出了使用文字识别结果来提升文字检测的精度,验证了文字识别有助于文字检测,为后续的将检测和识别模块集成到一个模型中的端到端文字识别算法奠定了基础。（2）提出了一个基于分割的任意形状文字检测算法。该方法创新地提出了可微分二值化模块和动态阈值模块,使得二值化步骤能够与分割网络进行端到端联合优化。可微分二值化模块在保持简单的后处理流程的前提下,极大地提升了文字分割的效果和文字检测的精度。得益于像素级别的分割预测,该方法能够精确地表示任意形状的文字区域。该算法能够检测各种复杂形状的文字,包括多方向、极端长宽比、不规则形状等,并在多个自然场景文字检测的标准数据集上取得了最好的检测精度和最快的推理速度。（3）提出了一种基于实例分割的任意形状端到端文字识别算法。它结合回归和分割的优势,通过实例分割方法进行任意形状文字检测。与以往的一维空间的序列到序列文字识别算法不同,该算法通过在二维空间中引入字符分割和空间注意力模块解码文字序列,既降低了训练难度,又提升了识别不规则形状文字的能力。此外,针对基于区域候选网络的端到端文字识别算法的缺陷和瓶颈,该算法创新地提出分割候选网络以取代区域候选网络,进一步提升了对复杂形状文字的鲁棒性。无默认框的分割候选网络克服了区域候选网络处理密集多方向、极端长宽比和不规则形状文字的局限性,并且提供了更精确的候选框以提升文字检测和文字识别的鲁棒性。因此,它显著地提高了旋转鲁棒性、长宽比鲁棒性和不规则形状鲁棒性,并在多个具有挑战的自然场景文字数据集上取得了最好的结果。综上,本文提出了一系列复杂形状自然场景文字检测算法和端到端文字识别算法有效地解决了端到端文字识别中的关键问题,为后续自然场景文字研究提供了有效的支撑。