检索结果-南通市图书馆

作者：李磊辽宁工业大学

学位级别：硕士

文字是人类进入文明时代的的重要标志,结合最新的信息技术对文字进行定位与识别具有现实意义。21世纪的第二个十年,人工智能被推上社会舆论的风口浪尖,交通标志识别、证件识别、票据识别等投入实际应用,使自然场景的文字定位与识别研究... 详细信息

文字是人类进入文明时代的的重要标志,结合最新的信息技术对文字进行定位与识别具有现实意义。21世纪的第二个十年,人工智能被推上社会舆论的风口浪尖,交通标志识别、证件识别、票据识别等投入实际应用,使自然场景的文字定位与识别研究成为了热点问题。不同于文档文字的定位识别,自然场景中的文字由于其字体丰富、背景复杂、光照不均、异物遮挡、多维排列、图像变形等因素而识别困难,传统方法难以解决,深度学习技术的发展将自然场景的文字定位与识别带入了新的时代。本文结合深度学习算法对自然场景中的文字定位和识别技术进行了研究,主要的工作内容如下:(1)在自然场景文字定位方面,本文提出了基于改进Cascade Mask RCNN的文本定位算法,改进了文本特征提取网络,将特征金字塔网络和Res Next结合,改善了其检测多尺度特征的能力,平衡了网络复杂度和精度的两难问题。为适应场景文本长宽比较大的特点,我们设计了一个inception结构的卷积核来解决这些挑战。进行了实验验证,使用公开数据集,从召回率、准确率和综合指标F-score三个角度证明本文算法的有效性。(2)在自然场景文字识别方面,提出了基于改进CRNN的文字识别算法,在进行文字识别之前,将文字识别视为Seq2Seq问题,使用基于薄板样条插值(Thin Plate Spline,TPS)的空间变换网络(Spatial Transformer Networks,STN)对不规则、透视图像进行矫正,矫正后的图像送入卷积神经网络提取图像的静态特征,使用Bi GRU网络代替了网络结构复杂、参数量大的LSTM网络对特征序列进行上下文序列编码,结合注意力机制的Bi GRU算法进行序列解码,得到识别文字识别结果。通过消融实验验证了不同的特征提取网络对识别准确性和计算开销的影响,证明了Bi GRU的引入对模型精度和复杂度的优化作用,在公开数据集上验证了空间变换网络对模型的识别效果具有提高作用,证明了空间变换网络对识别结果的提升作用。本文研究了现有文字定位和识别方法在自然场景数据集上的优缺点,提出了优化的方法,在一定程度上解决了自然场景文字定位与识别的问题,对场景文字识别的后续研究有一定的参考价值。

关键词：图像处理计算机视觉文字定位与识别深度学习神经网络

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街景地图中基于文字定位与识别的自动标注

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无线互联科技 2015年第5期12卷 135-138,146页

作者：文馨武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

街景地图是一种为用户提供城市、街道或其他环境的360°全景图像的实景地图服务,用户可以通过该服务足不出户就获得如临其境的地图浏览体验。街景地图已经得到了越来越广泛的应用,但是目前,街景图像上的文字识别、地理信息的录入等大都... 详细信息

街景地图是一种为用户提供城市、街道或其他环境的360°全景图像的实景地图服务,用户可以通过该服务足不出户就获得如临其境的地图浏览体验。街景地图已经得到了越来越广泛的应用,但是目前,街景图像上的文字识别、地理信息的录入等大都由人力完成,这样不仅效率低下,容易出错,而且严重限制了自动化制图技术的发展。于是,街景图像文字识别成为当今一门十分热门的研究课题。但是由于街景图的特点,目前还没有一种方法能够将街景图片上的文字较好地识别出来。在街景图像文字识别方面,比较常用的方法是一种先定位后识别的方法,即先根据文字的外轮廓面积及形状特点将街景图像上的文字区域找到,然后进行字符串分割,最后对定位好的文字进行识别。文章主要介绍了一种基于"文字分布法"及"局部点对点文字识别算法"的文字定位和文字识别方法以及以此为基础实现街景地图自动标注的主要技术路线,并对所提出的方法、路线进行了有效的验证。

关键词：街景地图文字定位与识别自动标注

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低对比度图像文字区域定位及文字识别算法的研究与实现

低对比度图像文字区域定位及文字识别算法的研究与实现

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作者：刘功琴云南大学

学位级别：硕士

文字识别具有广泛的应用场景,如反作弊、街景标注、车牌定位、视频字幕识别等。为了识别图像中的文本,需要定位出文字区域。通常图像对比度越高,文字定位越容易,但低对比度的文字图像由于对比度低,以及存在文字大小、字符类型、颜色各... 详细信息

文字识别具有广泛的应用场景,如反作弊、街景标注、车牌定位、视频字幕识别等。为了识别图像中的文本,需要定位出文字区域。通常图像对比度越高,文字定位越容易,但低对比度的文字图像由于对比度低,以及存在文字大小、字符类型、颜色各异等情况,导致文字区域定位难。本文针对低对比度图像研究基于AdaBoost分类器和区域相似性的文字自动定位算法,实现对文字大小、中英文、颜色多样的低对比度图像自动定位与识别的目标,并利用自动定位算法定位的文字进行识别。本文首先对图像中文字定位与文字识别的国内外现状进行概述;其次,对文字定位相关理论知识进行描述;之后,针对低对比度图像文字自动定位困难的问题,提出了基于AdaBoost分类器和区域相似性的文字自动定位算法:首先对低对比度图像进行灰度化、对比度增强、边缘检测、边缘信息增强等预处理;然后利用连通区域分析方法、基于边缘和笔划宽度的统计特性训练的AdaBoost分类器分类方法、移动矩形条方法获取文字区域;之后使用组合的二值化、区域扩展与合并等方法处理文字区域,进而实现图像文字自动定位功能。为了验证本文算法的有效性,对网上搜集获得的1933幅低对比度图像进行测试,计算文字定位的查全率与漏检率,并与现有的方法进行对比,验证了本文算法可以较准确、较完整地定位出具有文字大小不一、中英文、颜色多样的低对比度图像。在完成文字区域自动定位之后,本文继续对定位的文字进行识别处理。先利用位置坐标从图像中提取文字区域,得到文字区域图像,再使用组合的二值化、腐蚀、区域填充等方法进行预处理,然后使用改进的垂直水平线投影方法进行文字切分,得到单个文字字符图像,使用神经网络进行训练与识别,输出识别结果。

关键词：低对比度图像文字定位与识别二值化 AdaBoost分类器垂直水平线投影

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