隨著近代計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,諸如車牌識(shí)別、電子文檔識(shí)別、商務(wù)票據(jù)管理、拍照翻譯等應(yīng)用場(chǎng)景隨處可見(jiàn),如果利用光學(xué)字符識(shí)別(Optical Character Recognition,簡(jiǎn)稱OCR)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)文字識(shí)別減少人們工作,將大幅提高人們的工作效率和生活品質(zhì)。因此,OCR技術(shù)成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中的重要發(fā)展方向之一。在自然場(chǎng)景中,獲取的文字圖像會(huì)因?yàn)榕臄z時(shí)的對(duì)焦不準(zhǔn)、光線不足、噪點(diǎn)太多、角度傾斜、成像畸變等問(wèn)題,以及文字存在具有不同的大小、字體、顏色、排列方式等差異化問(wèn)題,導(dǎo)致文字識(shí)別準(zhǔn)確率較差。因此,針對(duì)自然圖像中文字區(qū)域傾斜導(dǎo)致圖片質(zhì)量較差的問(wèn)題,本文提出了一體化的光學(xué)檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng),提出基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字圖像檢測(cè)方法,并且利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)解決了文字圖像識(shí)別的難題。具體內(nèi)容如下:首先針對(duì)文字檢測(cè)模塊提出了基于YOLO-text網(wǎng)絡(luò)的文字檢測(cè)與校正方法,選取了目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)YOLOv3作為基礎(chǔ),優(yōu)化改進(jìn)了YOLOv3不適合做文字檢測(cè)的缺點(diǎn)。并在YOLO-text的基礎(chǔ)上,為解決在自然場(chǎng)景圖像中存在非水平文字區(qū)域的問(wèn)題,提出使用“微積分思想”的先檢測(cè)字母邊界框,再將...

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 論文研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 文字檢測(cè)研究的發(fā)展
        1.2.2 文字識(shí)別研究的發(fā)展
    1.3 本文主要貢獻(xiàn)及組織結(jié)構(gòu)
第二章OCR相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 OCR系統(tǒng)流程
    2.2 圖像預(yù)處理方法
        2.2.1 圖像二值化
        2.2.2 字符分割
    2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
        2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.4 損失函數(shù)
        2.3.5 反向傳播算法
        2.3.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于YOLO-text的文字檢測(cè)及校正模塊設(shè)計(jì)
    3.1 引言
        3.1.1 文字檢測(cè)流程
        3.1.2 關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)選擇的討論
    3.2 YOLO-text網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.3 文字校正
        3.3.1 基于微積分思想的文字校正
        3.3.2 基于角度回歸思想的文字校正
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于STN-text的文字識(shí)別模塊設(shè)計(jì)
    4.1 引言
        4.1.1 文字識(shí)別流程
        4.1.2 CRNN簡(jiǎn)介
    4.2 文字圖像預(yù)處理
    4.3 STN-text網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 自然場(chǎng)景文字檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)分析
    5.1 自然場(chǎng)景文字檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)介紹
    5.2 文字檢測(cè)模塊實(shí)驗(yàn)分析
        5.2.1 數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介
        5.2.2 對(duì)比方法介紹
        5.2.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.3 文字識(shí)別模塊實(shí)驗(yàn)分析
        5.3.1 數(shù)據(jù)集介紹
        5.3.2 對(duì)比方法介紹
        5.3.3 STN-text代碼的構(gòu)建
        5.3.4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.4 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究工作總結(jié)
    6.2 研究計(jì)劃展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
    1. 基本狀況
    2. 教育背景



本文編號(hào)：3780431