【摘 要】
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随着社会信息化水平的提高,更多有用的信息以图像、视频的形式传播,图像中包含信息的提取就显得尤为重要。作为一种特殊且重要的信息来源,文本的检测与识别得到了广泛的研究
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随着社会信息化水平的提高,更多有用的信息以图像、视频的形式传播,图像中包含信息的提取就显得尤为重要。作为一种特殊且重要的信息来源,文本的检测与识别得到了广泛的研究与应用。虽然传统的光学字符识别技术已经十分成熟,但自然场景图像中的文本检测与识别技术还不能满足实际应用需求。本文针对自然场景图像中的文本检测方法展开研究,主要工作包括以下几个方面:1、基于传统手工设计特征和深度学习两个方面简要介绍了自然场景下文本检测技术的国内外研究现状,并介绍了国内外的公开数据集。进行了中文数据集的制作和人工合成中文数据集,并将本文算法在ICDAR2013数据集和制作的中文数据集中进行训练与测试。2、采用笔画宽度变换与最稳定极值区域提取相结合的方式进行候选区域的提取,然后通过相互验证和一定的规则过滤非文本区域,得到最终结果;并将该方法针对中文文本特征进行了改进。3、研究了两种基于深度学习的文本检测方法,首先基于DSSD(Deconvolutional Single Shot Detector)对经典的文本检测框架TextBoxes进行改进,得到了更好的测试结果;然后将角点特征应用到文本检测过程中,对RRPN(Rotation Region Proposal Networks)算法进行了改进,使其更好地解决有一定倾斜角度的文本检测问题。4、随着电力系统的智能化发展,对铭牌识别提出了更高的要求。本文将文本检测算法应用到铭牌的检测中,得到了较好的检测结果。
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