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基于CRNN模型的中文场景文字识别 被引量：4
1
作者 辜双佳 栗智 《科技风》 2021年第17期108-110,共3页
中文场景文字识别(STR)是光学字符识别(OCR)技术的重要研究方向,在拍照翻译、无人驾驶等领域广泛应用。但是,中文场景下的文字面临着字体和字符种类多、文字背景复杂等问题。本文着眼于“中国街景”图像,基于CRNN模型提出了一种免分割... 中文场景文字识别(STR)是光学字符识别(OCR)技术的重要研究方向,在拍照翻译、无人驾驶等领域广泛应用。但是,中文场景下的文字面临着字体和字符种类多、文字背景复杂等问题。本文着眼于“中国街景”图像,基于CRNN模型提出了一种免分割、端到端的中文场景文字识别方法。首先CNN提取图像卷积特征,然后RNN进行序列特征预测,其中Bi-GRU有效抑制梯度消失或梯度爆炸,Dropout可以防止过拟合,最后引入CTC作为损失函数解决训练时字符无法对齐的问题。本文用Python实现了算法,以较好的效果完成了实验。 展开更多
关键词 中文OCR CRNN 免分割 端到端 中国街景
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