【摘 要】
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文字与我们的生活息息相关,大量的信息通过文字来传递。文字中包含的丰富、准确的高级语义信息可以帮助人们理解周围的世界。因此,文字的检测和识别一直是计算机视觉领域的重要任务。传统的OCR（Optical Character Recognition）技术,只针对文档图片识别设计,在面对场景文字检测和识别时遭遇挑战。近几年随着深度学习的快速发展,越来越多的研究领域引入深度学习,并取得了极大的成功。本文针对
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文字与我们的生活息息相关,大量的信息通过文字来传递。文字中包含的丰富、准确的高级语义信息可以帮助人们理解周围的世界。因此,文字的检测和识别一直是计算机视觉领域的重要任务。传统的OCR（Optical Character Recognition）技术,只针对文档图片识别设计,在面对场景文字检测和识别时遭遇挑战。近几年随着深度学习的快速发展,越来越多的研究领域引入深度学习,并取得了极大的成功。本文针对场景文字检测和识别出现的问题进行分析,引入深度学习,构建深度模型,开展场景文字的检测与识别研究,具体工作如下:本文设计了一种基于位置敏感分割的多向场景文字检测网络模型。该网络基于分治的思路,将完整的文本检测划分为3个子文本的检测,对每个子文本的检测采用基于无锚的目标检测算法,通过基于位置敏感的非极大值抑制算法将子文本组合起来得到最终的检测结果。同时,设计了一个自适应权重特征融合模块,让网络自主学习不同特征层的融合权重。最后,在ICDAR2015和MSRA-TD500两个公开数据集上进行实验验证本文提出算法的有效性。针对不规则文本识别,本文设计了一种基于反馈机制的可端到端训练的场景文字识别模型。首先采用基于空间变换网络的矫正机制对不规则文字进行矫正,其次在编码阶段引入反馈机制来引导低层视觉特征到上下文特征的编码,同时引入CTC（Connectionist Temporal Classification）解码分支作为中间监督,以提高模型对相关视觉特征属性的提取性能,最后采用基于注意力机制的解码器得到识别结果。该模型在7个数据集上进行测试验证,表现出较好的识别性能。
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