【摘 要】
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文字是人类最早记录的信息之一,也是人类开始相互沟通交流的标志之一。自然场景文字是现代社会各种场景中不同信息的载体。因此,检测定位出自然场景文字对于人类社会活动来说有着重要的意义。在实际生产生活中,自然场景文本检测应用广泛,如智能工厂、车牌识别和证件识别等。基于文字信息的重要性,学界早在上个世纪就已经开始了相关的研究。深度学习兴起后,场景文字检测领域也涌现出了大量优秀的研究来解决场景文本检测问题。然
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文字是人类最早记录的信息之一,也是人类开始相互沟通交流的标志之一。自然场景文字是现代社会各种场景中不同信息的载体。因此,检测定位出自然场景文字对于人类社会活动来说有着重要的意义。在实际生产生活中,自然场景文本检测应用广泛,如智能工厂、车牌识别和证件识别等。基于文字信息的重要性,学界早在上个世纪就已经开始了相关的研究。深度学习兴起后,场景文字检测领域也涌现出了大量优秀的研究来解决场景文本检测问题。然而由于场景文字存在尺寸变化大、位置随机和场景复杂等一系列难点问题,现有的方法在场景文字检测领域受到了一定的限制。因此本文基于深度学习方法,采用不同的特征增强方法对提及的相关问题进行一系列研究:（1）本文提出了一种基于层级特征增强的快速自然场景文本检测方法。在自然场景文本检测领域中,该方法首次关注了卷积神经网络中不同卷积块特征之间的关系。该算法基于卷积神经网络中的不同层次、尺寸的特征,分别预测出不同卷积块特征融合时的权重,并依据权重自适应地融合不同尺寸的特征,从而解决文本尺寸变化的问题。由于该方法根据权重动态地融合不同尺寸的特征,因此可以处理场景中大小不一的文字,较好地解决了文本尺寸变化剧烈的问题。同时,该方法的有效性在多方向文字数据集和曲形文字数据集上均得到了较好的验证。（2）本文提出了一种基于空间特征的特征增强方法。该方法适用于快速自然场景文本检测。由于文本可能出现在任意场景中的不同位置,具有很强的随机性,因此该方法将空间信息融入到层级特征中,增强了卷积神经网络的空间特征,从而解决了自然场景中文本区域位置随机的问题。该模型不仅检测更加精准、耗时少,而且拥有检测长文本、减少文本断连和减少误检等多项优势。该算法的精度和速度在多类数据集上得到了有效验证。（3）本文提出了一种基于特征补全的快速自然场景文本检测方法。现有的快速自然场景文本检测算法往往存在文本特征提取能力差等缺点,制约了相关研究的发展。本算法能够通过一种机制,自适应地捕捉到需要增强的区域,对其进行特征补全,增强快速自然场景文本检测算法提取文本特征的能力,从而在速度和精度上实现了提升。该算法精度在不同的数据集上均有提升,在部分数据集上可以与强特征提取算法精度相媲美。基于自然场景中文本的现有问题,本文展开了相关的探讨和研究,提出了一系列快速自然场景文本检测算法。提出的算法针对相关的问题做出了相应的改进,得到了预期的效果。随后本文总结了算法的优缺点,并展望了相关领域的后续研究发展方向。
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