【摘 要】
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自然场景文字识别已成为计算机视觉领域中的重要研究领域,但是当前大多数技术方法都集中在中文和英文的识别上,对于自然场景中的藏文识别研究少之又少。文章针对自然场景中的
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项（2017YFB1402200);2019年度西藏大学校级培育项目（ZDCZJH19-19)
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自然场景文字识别已成为计算机视觉领域中的重要研究领域,但是当前大多数技术方法都集中在中文和英文的识别上,对于自然场景中的藏文识别研究少之又少。文章针对自然场景中的复杂图像质量、文字粘连的识别问题,提出了一种符合藏文的卷积循环神经网络CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)与连接时域分类CTC(Connectionist Temporal Classification)相结合的自然场景藏文识别模型,采用基于滑动窗的行识别技术,解决行文字较长的粘连文字识别问题;
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