作為計算機(jī)視覺應(yīng)用的重要分支,自然場景中的文本閱讀一直以來都是基于深度學(xué)習(xí)的計算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi)最受歡迎的熱門研究領(lǐng)域之一,在最近十年被廣泛的進(jìn)行了研究。由許多現(xiàn)實世界的應(yīng)用所驅(qū)動,對于助盲系統(tǒng)、智慧交通系統(tǒng)、無人駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)等方向均具有實際應(yīng)用的現(xiàn)實意義由于場景文本的多樣性及背景的復(fù)雜性,場景文本檢測識別目前面臨著很多挑戰(zhàn)。在自然場景中閱讀文本分為文本檢測和文本識別兩個過程。其與光學(xué)字符識別（OCR）并不完全相似,在檢測難度、識別精度需求上還存在很大的差別。尤其是在無人駕駛導(dǎo)航的路標(biāo)信息提取中,對識別精準(zhǔn)度要求極高,OCR技術(shù)難以實現(xiàn)高準(zhǔn)度識別。目前的場景文本檢測及識別方法多為基于深度學(xué)習(xí)的方法,在面對復(fù)雜場景時深度學(xué)習(xí)具有傳統(tǒng)方法不可比擬的泛化能力。本文對自然場景的文本檢測與識別進(jìn)行了深入研究,提出了基于YOLOv3的多向文本檢測算法,以及基于CRNN的不定長字符識別方法。本文具體研究內(nèi)容如下:（1）本文提出了一種場景文本圖像預(yù)處理方法,同時提出了一個長文本子數(shù)據(jù)集用于長文本檢測,以及一個大規(guī)模合成中文字符數(shù)據(jù)集用于中文字符識別。本文使用了 PCA對圖片進(jìn)行了降維,并提出了改進(jìn)的中值濾... 

【文章來源】：東北電力大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?申備網(wǎng)備訓(xùn)Ｓｕｉｇ…??由于卷積計算過程在二維空間內(nèi)完成，包括計算過程的參數(shù)、輸入輸出數(shù)據(jù)和計算關(guān)??

?（２－３）??其中＊表示卷積。??假設(shè)是二維的卷積，則表達(dá)式為：??＾?ｙ）?＝?（Ｘ?ｘ?＾）?（／，?ｙ）?＝?（／?－ｍ，ｊ－ｎ）ｗ（ｍ，?ｎ）?（２－４）??ｍ?ｎ??在這個公式中，Ｘ為輸入，Ｗ為卷積核。若輸入的Ｘ是一個二維矩陣，則ｗ也是一??個二維矩陣。??根據(jù)上面的數(shù)學(xué)卷積過程來對ＣＮＮ的卷積過程進(jìn)行理解。圖像卷積主要使用卷積層??的卷積核（濾波器）在圖像上按從左至右從上至下的順序進(jìn)行滑動，卷積核參數(shù)與對應(yīng)圖片??的像素值進(jìn)行相乘運算后再相加。卷積過程示意圖如圖２－３所示，輸入數(shù)據(jù)是二維３Ｘ３矩??陣，其９個值為圖像像素值矩陣，采用２Ｘ２的卷積核對圖像進(jìn)行計算。右側(cè)圖為最終輸出??的卷積后的由４個像素構(gòu)成的特征圖。最終卷積值為ａｗ?＋?６ｘ?＋辦＋?ｅｚ、＋?＋?＋聲、??ｉ／ｖｖ?＋?ｅｘ?＋?ｇｙ?＋?Ｚｚｚ、￡ｗ＋＿ｙ５ｃ?＋?／＾?＋?／ｚ。實際運算中，為了避免丟失邊緣信息，會在外層補上一??圈０后再進(jìn)行卷積，此過程稱為ｐａｄｄｉｎｇ。同時，為了實現(xiàn)不同的網(wǎng)絡(luò)功能，卷積的步長可??以為任意值，通常使用步長為１進(jìn)行特征提取，使用步長為２進(jìn)行下采樣。??Ｄａ?９＾?ｃ?????Ｅｄ?｜ｅ?ｆ?＝＞?ｍｍｊ＾Ｌ????ｄｗ＋ｅｘ．?ｅｗ＋ｆｘ＋??ｇｙ＋ｈ？?ｈｙ＋ｉｚ??ｇ?ｈ?ｉ?Ｌ．－－」??圖２－３卷積計算過程??２．?２．?２池化層??與卷積層的復(fù)雜度相比，池化層要簡單得多。池化的主要目的是進(jìn)一步減少卷積后參??數(shù)的數(shù)據(jù)量，即降維。具體過程如下：對于ｍｘｍ矩陣數(shù)據(jù)，使用ｎｘｎ矩陣用于池化過濾，??從而可以獲得矩陣，從而可以減少輸入矩陣的維數(shù)。??ｎ?ｎ??若要將

第２章相關(guān)理論介紹??４?〇??Ｍｉｌ?ｑ?剛??６?０?６?５?４?４??７?３?１４??ａ）平均池化??Ｔ７＾??■Ｖ??ｊ?：￣—■－■——ｉ?????６?０?６?５?７?６??７?３?１４??ｂ）最大池化??圖２－４池化過程??２．?２．?３全連接層??閣像數(shù)據(jù)經(jīng)過了卷積操作后提取到了有效的特征向量，再利用池化過濾器對特征提取??到的特征向量數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，以減少計算的參數(shù)暈。卷積和池化后由全連接層對特征向量??進(jìn)行融合，全連接的結(jié)構(gòu)示意閣如閣２－５所示，前一層的所有神經(jīng)元均與后？？層的所有祌??經(jīng)元進(jìn)行連接，運算后得到輸出結(jié)果的特征表達(dá)，輸出的最后一層使用激活函數(shù)實現(xiàn)對于??文本的分類。??＿??圖２－５全連接層結(jié)構(gòu)示意圖??－９?－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3122803