【摘 要】
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随着移动互联网的迅速发展以及智能设备的普及,诸如门户牌匾、道路指示牌之类的自然场景下的图像文字信息可以被人们获取,它们充斥着我们的生活。所以利用计算机自动高效地提取这些图像中的文字信息,对我国的信息化建设和数字经济的蓬勃发展有着重要的意义。自然场景下的图像由于拍摄角度和拍摄条件的原因,往往存在过曝、光线反射、环境繁杂、图片模糊、文字形状和颜色不理想等问题。如何高效准确地检测、将复杂环境下的文本内容
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随着移动互联网的迅速发展以及智能设备的普及,诸如门户牌匾、道路指示牌之类的自然场景下的图像文字信息可以被人们获取,它们充斥着我们的生活。所以利用计算机自动高效地提取这些图像中的文字信息,对我国的信息化建设和数字经济的蓬勃发展有着重要的意义。自然场景下的图像由于拍摄角度和拍摄条件的原因,往往存在过曝、光线反射、环境繁杂、图片模糊、文字形状和颜色不理想等问题。如何高效准确地检测、将复杂环境下的文本内容识别出来这一问题近年来引起广泛的研究和关注。本文基于深度学习的文本检测和识别技术展开研究,主要内容如下:（1）针对复杂环境中较小的文本容易被忽略的问题,本文提出使用一种新型的目标检测网络,将特征融合算法和单阶段的目标检测算法YOLO V3结合。在特征融合算法中引入注意力机制,使网络对信息处理的资源进行合理的动态再分配。原YOLO V3的主要网络结构是Darknet53,在检测不同尺度的目标方面仍有改进空间,其中尺度大致分为大、中、小三种。本文提出的新型目标检测算法能够将不同尺寸的特征图进行融合。（2）为了让检测算法具有更高的检测准确率,该算法的损失函数用到了两个部分表示:GIOU loss和Focal loss。与IOU（Intersection over Union）不同的是,GIOU能够更加清楚地反映真实边界框和预测边界框之间的联系,描述距离关系。此外,GIOU能排除因为这两种边界框没有交集而引起的损失梯度为0的情况,所以在对目标的预测框坐标信息进行回归处理时,选择GIOU为佳。（3）使用基于双层的CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）的识别算法来识别不定长的文本序列,在保证不降低英文序列识别准确率的同时增强该算法对中文字符的识别能力。
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