【摘 要】
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针对复杂自然场景中文本识别精确度不高的问题,提出了采用STN的文本修正与改进CRNN的文本识别方法,并设计了Res_CRNN文本识别模型.通过采取性能更好的残差网络Resnet50提取更为复杂的序列信息,运用新设计的CTC损失函数进行训练.实验结果表明,将STN文本修正网络与Res_CRNN模型相结合,即可形成了一个端到端的文本修正与识别模式,在该模式下能有效地提高文本识别的精度与效率.
【机 构】
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武汉理工大学 网络信息中心,湖北 武汉 430070;武汉理工大学 计算机学院,湖北 武汉 430070;武汉尚赛光电科技有限公司,湖北 武汉 430206
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
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针对复杂自然场景中文本识别精确度不高的问题,提出了采用STN的文本修正与改进CRNN的文本识别方法,并设计了Res_CRNN文本识别模型.通过采取性能更好的残差网络Resnet50提取更为复杂的序列信息,运用新设计的CTC损失函数进行训练.实验结果表明,将STN文本修正网络与Res_CRNN模型相结合,即可形成了一个端到端的文本修正与识别模式,在该模式下能有效地提高文本识别的精度与效率.
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