面向自然场景的端对端英文文字识别研究



面向自然场景的端对端英文文字识别研究

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面向自然场景的端对端英文文字识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-25页
· 研究背景及意义	第11-12页
· 相关技术及研究现状	第12-22页
· 文档图像分析	第13-15页
· 自然场景文字识别面临的挑战	第15-18页
· 研究现状	第18-22页
· 本文的主要研究内容	第22页
· 文章的结构安排	第22-25页
第二章字符的特征表示与分类	第25-47页
· 自然场景文字的特点	第25-26页
· 基于卷积神经网络的字符特征的层次化表示	第26-31页
· 无监督学习	第27-30页
· 基于卷积神经网络的特征提取	第30-31页
· 基于梯度方向直方图的字符特征表示	第31-35页
· 字符分类与支持向量机	第35-39页
· 字符识别实验	第39-45页
· 图像库及评测标准	第39-40页
· 二类字符分类的实验结果	第40-44页
· 62类字符分类的实验结果	第44-45页
· 本章小结	第45-47页
第三章基于分层特征过滤的文本定位方法	第47-75页
· 文本定位框架	第47-48页
· 字符定位	第48-58页
· 最大稳定极值区域	第49-52页
· 字符图像的分层特征	第52-58页
· 字符串定位	第58-62页
· 字符的融合	第58-60页
· 字符串的过滤	第60-62页
· 单词分割	第62-63页
· 文本定位实验	第63-73页
· 图像库及评测标准	第63-66页
· ICDAR 2003的实验结果与分析	第66-70页
· ICDAR 2011的实验结果与分析	第70-71页
· SVT的实验结果与分析	第71-73页
· 本章小结	第73-75页
第四章端对端的自然场景文字识别方法	第75-87页
· 端对端的场景文字识别的模型框架	第76-80页
· 基于词典的文本识别	第76-77页
· 基于编辑距离的文本矫正	第77-80页
· 场景文字识别实验	第80-86页
· 图像库及评测标准	第80-81页
· ICDAR 2003的实验结果与分析	第81-83页
· 词典容量对识别性能的影响	第83-84页
· SVT的实验结果与分析	第84-86页
· 本章小结	第86-87页
第五章总结与展望	第87-89页
· 总结	第87页
· 展望	第87-89页
参考文献	第89-95页
研究生期间的科研成果	第95-97页
致谢	第97页

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