【摘 要】
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本文对自然场景文本检测问题及其方法的研究进展进行了综述.首先,论述了自然场景文本的特点、自然场景文本检测技术的研究背景、现状以及主要技术路线.其次,从传统文本检测以
【机 构】
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湖南师范大学物理与信息科学学院,国防科技大学信息系统与管理学院,华中科技大学自动化学院,国防科技大学教研保障中心,奥卢大学电气与信息工程系,中国科学院大学电子电气与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502164);湖南省自然科学基金(2016JJ3090);湖南省教育厅优秀青年项目(16B155);中国博士后科学基金(2015T81130,2014M562569)资助~~
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本文对自然场景文本检测问题及其方法的研究进展进行了综述.首先,论述了自然场景文本的特点、自然场景文本检测技术的研究背景、现状以及主要技术路线.其次,从传统文本检测以及深度学习文本检测的视角出发,梳理、分析并比较了各类自然场景文本检测方法的优缺点,并介绍了端对端文本识别技术.再次,论述了自然场景文本检测技术所面临的挑战,探讨了相应的解决方案.最后,本文列举了测试基准数据集、评估方法,将最具代表性的自然场景文本检测方法的性能进行了比较,本文还展望了本领域的发展趋势.
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