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当前自然场景文本识别算法的准确性受到传统图像文字识别方法性能不足的限制。复杂的背景、书写的变化、文本大小、方向、低分辨率和多语言文本使得识别自然图像中的文本成为复杂且具有挑战性的任务。传统的机器学习和基于深度学习的方法已经取得了令人满意的进展,但是针对自然图像中的诸如阿拉伯语和乌尔都语手写体文本的字符识别仍然是一个开放的研究主题。