文字是用于记录、交流和传承文明的符号,其历史可以追溯千年。在大数据时代,通过智能手机、平板电脑和数码相机等终端设备获取的图像数量日益增加。自动地识别海量自然场景图像中的文本不仅有助于场景理解,而且能够节约录入文本信息所需的人力资源。本文围绕自然场景文本识别领域,探究并改进了基于注意力机制的自然场景文本识别算法。本文的主要研究工作和创新如下:（1）本文详细介绍了自然场景文本识别领域的发展历程,对比了领域主流识别算法的优缺点,并重点剖析了注意力机制的不足之处。虽然注意力机制能够自动地分配特征图不同位置的权重,聚焦重要特征并滤除无用信息,但是它忽略了文本间的语义相关性,因而限制了自然场景文本识别系统的识别性能。（2）针对注意力机制的不足之处,本文提出了自适应的门控注意力机制。门控注意力机制通过引入高阶统计语言模型,有效地重构了注意力机制内部字符级隐式语言模型的建模过程。门控注意力机制能够自适应地预测相邻字符之间的语义关联强度,从而为解码过程提供更加准确的语义特征,改善了识别性能。此外,门控注意力机制的灵活度更高,鲁棒性更好。实验表明在面对相同的环境噪声干扰时,门控注意力机制展现了超越普通注意力机制的适应能力。（3）针对语义场景变化带来的灾难性遗忘问题,本文提出了一种新颖的基于域自适应的复合文本识别网络。域自适应的复合文本识别网络能够使不同域的文本在共享大量视觉参数的同时,独享少量解码参数,单独建模当前域的语义特征,从而缓解了因语义场景变化带来的灾难性遗忘问题。此外,为了加强复合文本识别网络的语义特征,加快网络的推理速度,本文进一步提出了基于域自适应和门控注意力机制的复合文本识别网络,以及基于域自适应和对比学习的复合文本识别网络。特别地,后者在不改变网络结构、不增加额外数据和参数的情况下,能够直接提升模型的识别性能。综上所述,本文工作的研究意义在于充分利用文本独特的语义信息,改善基于注意力机制的自然场景文本识别算法的性能并缓解因语义场景变化带来的灾难性遗忘问题。