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基于CRNN的自然场景多语言文本检测方法
作者姓名:黄子涵  黄豪  林丹盈  曹洋瑞  张泽填  肖振球
作者单位:嘉应学院计算机学院
基金项目:2020年大学生创新创业训练省级基金项目“基于自适应词组分类的自然场景文字识别方法研究”(编号S202010582069)研究成果。
摘    要:自然场景图像中的文字识别,不同于传统文本字符识别。自然场景图像中的文字经常面临着视角变化,多字体文本以及场景图像曝光严重等多种因素的影响,因此,难以准确地获取自然场景图像中字符信息。该文利用可微分二值化函数对自然场景图像进行处理,得到一张易处理二值化图像,并对二值化图像进行文本检测以便机器处理识别,最后利用卷积递归神经网络(CRNN);进行文本识别。该方法不仅提高了自然场景图像字符识别的准确度,而且解决了生活中多字体文字识别的难点。

关 键 词:场景图像  字符识别  二值化图像  文本检测  文本识别
本文献已被 维普 等数据库收录!
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