【摘 要】
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文本是人类交流的重要信息载体,与人类的日常生活息息相关。以图像的方式进行文本信息的传播是十分常见的,在获取到包含文本的图像后,将其中的文本进行检测定位,也是极为重要的。随着深度学习与卷积神经网络的发展,许多与图像相关的研究工作得到了很大的进展,同时也出现了许多基于卷积神经网络的图像文本检测方法。这些方法在面对复杂场景的图像时,也能产生准确的图像文本检测结果。但在处理相邻文本,弯曲文本等形态多变的文
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文本是人类交流的重要信息载体,与人类的日常生活息息相关。以图像的方式进行文本信息的传播是十分常见的,在获取到包含文本的图像后,将其中的文本进行检测定位,也是极为重要的。随着深度学习与卷积神经网络的发展,许多与图像相关的研究工作得到了很大的进展,同时也出现了许多基于卷积神经网络的图像文本检测方法。这些方法在面对复杂场景的图像时,也能产生准确的图像文本检测结果。但在处理相邻文本,弯曲文本等形态多变的文本对象时,依旧存在着一些问题。针对这些问题,本文在卷积神经网络架构的基础上,提出了新的解决方案,主要内容有:（1）提出了一种改进EAST的图像文本检测方法,引入了更深层次的卷积神经网络架构进行特征提取,使网络的能提取到图像更深层的抽象语义信息,有利于文本对象的特征归类,有效地解决了原方法召回率过低的问题,并提升了整体的检测效果;在预测时,引入了文本的双边信息,用于构建完整的文本对象、准确地定位各种尺度的文本对象。（2）提出了一种基于文本三区域分割的场景图像文本检测方法,在进行分割处理时,将图像的文本实例分别映射到整体区域、核心区域和边框区域中,以获取图像的文本实例在上述三个区域的分割图像;在网络的训练中,利用整体区域分割图和边框区域分割图来指导核心区域分割图的生成,产生更准确的分割图像;基于分割图像获取文本的准确定位,解决了相邻文本的分离问题,提升了整体的检测效果,同时也实现了图像中弯曲文本的准确定位。（3）设计并实现了一个基于文本三区域分割的场景图像文本检测方法的图像文本检测演示系统,将抽象的检测算法直观地进行体现,在进行实际应用时,对后台的复杂算法框架进行封装;使用简洁的页面,完成图像文本检测工作的展示,实现了理论与应用的有机结合。
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