【摘 要】
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随着计算机视觉技术不断发展,提取场景图像中的文字需求不断增加,使得场景文本检测与识别也成为目前最热门的研究内容之一,也积累了很多有价值的成果。场景文字的检测与识别在无人超市、自动驾驶、快递、天网系统、工业自动化、即时翻译等领域有极大的应用价值,传统印刷文本的检测与识别方法在图片质量不佳、文本形式多变、图像背景复杂等问题很难得到较高的准确率,近些年来深度学习在目标检测与图像处理方面取得巨大成果,所以
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随着计算机视觉技术不断发展,提取场景图像中的文字需求不断增加,使得场景文本检测与识别也成为目前最热门的研究内容之一,也积累了很多有价值的成果。场景文字的检测与识别在无人超市、自动驾驶、快递、天网系统、工业自动化、即时翻译等领域有极大的应用价值,传统印刷文本的检测与识别方法在图片质量不佳、文本形式多变、图像背景复杂等问题很难得到较高的准确率,近些年来深度学习在目标检测与图像处理方面取得巨大成果,所以本文基于深度学习的场景文本检测与识别的技术展开研究,主要内容如下:(1)本文通过研究PANet网络的特点,对场景文本检测模型DBNet的特征融合部分进行改进,解决场景文本中较小尺度的文本容易被忽略问题。在文本检测模型DBNet中,使用FPN来进行特征融合,FPN是自顶向下,它是把高层的强语义特征向低层传递,但FPN对文本定位信息并没有传递,只增强了文本语义信息。针对这一问题,在特征金字塔FPN的基础上添加一个自底向上的路径,利用低层定位信号增强特征金字塔,缩短高层与低层之间路径距离,让低层的特征向高层传播时不会丢失太多信息,可以更好的关注小尺度文本信息,解决小文本容易被漏检问题,进而提高检测精度。改进的模型在数据集MSRA-TD500与ICDAR2015上精准度都有提升。(2)为了解决低层特征信息容易丢失问题,本文通过引入特征融合机制改进基于深度学习的场景文本识别模型CRNN,将低层特征与高层特征融合在一起,可以保留更多低层细节特征信息,提高场景文本识别精度。其次使用结构更加简单、计算量和参数量更少的GRU替换LSTM来改进CRNN模型的RNN部分,提高文本识别性能。改进的模型在六个数据集上准确率都有一定的提升。
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