典型文献
基于CRNN的自然场景多语言文本检测方法
文献摘要：
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)[1]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.
文献关键词：
场景图像;字符识别;二值化图像;文本检测;文本识别
中图分类号：
作者姓名：
黄子涵;黄豪;林丹盈;曹洋瑞;张泽填;肖振球
作者机构：
嘉应学院计算机学院,广东梅州514000
文献出处：
引用格式：
[1]黄子涵;黄豪;林丹盈;曹洋瑞;张泽填;肖振球-.基于CRNN的自然场景多语言文本检测方法)[J].电脑知识与技术,2022(01):98-100
A类：
卷积递归神经网络
B类：
CRNN,自然场景,多语言,文本检测,场景图像,文字识别,本字,字符识别,字体,曝光,取自,可微分,二值化图像,文本识别
AB值：
0.200132
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