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基于YOLOv3与CRNN的自然场景文本识别
被引量：
10
1
作者
吴启明
宋雨桐
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第8期2352-2360,共9页
在自然场景中对中英文文本的检测与识别受限于图像本身包含的噪声数据,为提高检测识别效率,提出基于YOLOv3与CRNN的自然场景文本识别方法。进行文本角度预测,根据角度预测值旋转图像;采用YOLOv3文本区域检测算法计算若干组固定宽度的文...
在自然场景中对中英文文本的检测与识别受限于图像本身包含的噪声数据,为提高检测识别效率,提出基于YOLOv3与CRNN的自然场景文本识别方法。进行文本角度预测,根据角度预测值旋转图像;采用YOLOv3文本区域检测算法计算若干组固定宽度的文本框;使用聚类算法将这些固定宽度的文本框连接成一个包含完整语义的文本框;采用CRNN算法识别文本检测框中的文本。实验结果表明,YOLOv3与CRNN模型识别100幅图像用时0.4258 s,在同等实验环境中CTPN与DenseNet模型用时0.8250 s,验证了YOLOv3与CRNN模型比CTPN与DenseNet模型具有更高的识别效率。
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关键词
深度学习
文字
识别
自然场景
卷积递归神经网络
文字角度预测
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题名
基于YOLOv3与CRNN的自然场景文本识别
被引量：
10
1
作者
吴启明
宋雨桐
机构
河池学院计算机与信息工程学院
华中科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第8期2352-2360,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61672254)
广西自然科学基金项目(2012GXNSFBA220023、2020GXNSFAA159172)。
文摘
在自然场景中对中英文文本的检测与识别受限于图像本身包含的噪声数据,为提高检测识别效率,提出基于YOLOv3与CRNN的自然场景文本识别方法。进行文本角度预测,根据角度预测值旋转图像;采用YOLOv3文本区域检测算法计算若干组固定宽度的文本框;使用聚类算法将这些固定宽度的文本框连接成一个包含完整语义的文本框;采用CRNN算法识别文本检测框中的文本。实验结果表明,YOLOv3与CRNN模型识别100幅图像用时0.4258 s,在同等实验环境中CTPN与DenseNet模型用时0.8250 s,验证了YOLOv3与CRNN模型比CTPN与DenseNet模型具有更高的识别效率。
关键词
深度学习
文字
识别
自然场景
卷积递归神经网络
文字角度预测
Keywords
deep learning
text recognition
natural scenes
CRNN
text angle prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于YOLOv3与CRNN的自然场景文本识别
吴启明
宋雨桐
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
10
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