主页期刊介绍编委会编辑部服务介绍道德声明在线审稿编委办公编辑办公English
2020-2021年专刊出版计划 微信服务介绍 最新一期:2020年第7期
     
在线出版
各期目录
纸质出版
分辑系列
论文检索
论文排行
综述文章
专刊文章
美文分享
各期封面
E-mail Alerts
RSS
旧版入口
中国科学院软件研究所
  
投稿指南 问题解答 下载区 收费标准 在线投稿
王建新,王子亚,田萱.基于深度学习的自然场景文本检测与识别综述.软件学报,2020,31(5):1465-1496
基于深度学习的自然场景文本检测与识别综述
Review of Natural Scene Text Detection and Recognition Based on Deep Learning
投稿时间:2019-06-09  修订日期:2019-11-08
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005988
中文关键词:  深度学习  自然场景  文本检测  文本识别  端到端
英文关键词:deep learning  natural scene  text detection  text recognition  end-to-end
基金项目:国家重点研发计划(2018YFC1603302,2018YFC1603305)
作者单位E-mail
王建新 北京林业大学 信息学院, 北京 100083
国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心(北京林业大学), 北京 100083 
 
王子亚 北京林业大学 信息学院, 北京 100083
国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心(北京林业大学), 北京 100083 
 
田萱 北京林业大学 信息学院, 北京 100083
国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心(北京林业大学), 北京 100083 
tianxuan@bjfu.edu.cn 
摘要点击次数: 917
全文下载次数: 7916
中文摘要:
      自然场景文本检测与识别研究对于从场景中获取信息有重要意义,而深度学习技术有助于提高文本检测与识别的能力.主要对基于深度学习的自然场景文本检测与识别方法和其研究进展进行整理分类、分析和总结.首先论述自然场景文本检测与识别的相关研究背景及主要技术研究路线;然后,根据自然场景文本信息处理的不同阶段,进一步介绍文本检测模型、文本识别模型和端到端的文本识别模型,并阐述和分析每类模型方法的基本思路和优缺点;另外,列举了常见公共标准数据集以及性能评估指标和方法,并对不同模型相关实验结果进行了对比分析;最后总结基于深度学习的自然场景文本检测与识别技术面临的挑战和发展趋势.
英文摘要:
      Natural scene text detection and recognition is important for obtaining information from scenes, and it can be improved by the help of deep learning. In this study, the deep learning-based methods of text detection and recognition in natural scenes are classified, analyzed, and summarized. Firstly, the research background of natural scene text detection and recognition and the main technical research routes are discussed. Then, according to different processing phases of natural scene text information processing, the text detection model, text recognition model and end-to-end text recognition model are further introduced, in which the basic ideas, advantages, and disadvantages of each method are also discussed and analyzed. Furthermore, the common standard datasets and performance evaluation indicators and functions are enumerated, and the experimental results of different models are compared and analyzed. Finally, the challenge and development trends of deep learning-based text detection and recognition in natural scenes are summarized.
HTML  下载PDF全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
 

京公网安备 11040202500064号

主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会 京ICP备05046678号-4
编辑部电话:+86-10-62562563 E-mail: jos@iscas.ac.cn
Copyright 中国科学院软件研究所《软件学报》版权所有 All Rights Reserved
本刊全文数据库版权所有,未经许可,不得转载,本刊保留追究法律责任的权利