【摘 要】
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光学字符识别是一种在图像上检测和识别文本内容的技术。卷积神经网络和反馈神经网络比起传统计算机视觉方法对于文字背景和形变具有更好的鲁棒性,是目前文本检测和识别的研
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光学字符识别是一种在图像上检测和识别文本内容的技术。卷积神经网络和反馈神经网络比起传统计算机视觉方法对于文字背景和形变具有更好的鲁棒性,是目前文本检测和识别的研究热点。本文研究反馈神经网络在光学字符识别系统中的应用,重点研究自然场景下的文本检测与识别。针对文本检测和识别的各个环节,本文提出了一种基于反馈神经网络的文本框扩展与连接算法,一种基于反馈神经网络的切词器和一种基于注意力模型的文本识别算法。最后,本文将提出的模型与基于卷积神经网络的文本检测模型结合,实现了一个光学字符识别系统。实验表明,我们的文本框扩展与连接算法能够有效找回漏检字符,切词器能够在复杂文字背景下准确完成切词,而文本识别算法和我们的系统在相关数据集上取得了接近最高水平的结果。
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