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基于多头注意力机制与长短期记忆网络的自然场景文本识别
1
作者
姚炜
冯宪伟
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2107-2112,共6页
随着计算机视觉和自然语言处理技术的不断发展,自然场景文本检测与识别技术已成为计算机视觉领域的研究热点之一。提出了一种基于多头注意力机制与长短期记忆网络(LSTM)的自然场景文本检测与识别方法。该方法通过结合目标检测算法和序...
随着计算机视觉和自然语言处理技术的不断发展,自然场景文本检测与识别技术已成为计算机视觉领域的研究热点之一。提出了一种基于多头注意力机制与长短期记忆网络(LSTM)的自然场景文本检测与识别方法。该方法通过结合目标检测算法和序列识别算法,利用多头注意力机制对图像中的文本区域进行精确的定位和特征提取,进而通过LSTM网络对提取的特征进行编码和解码,实现对自然场景中文本的准确识别。在文本检测阶段,采用基于深度学习的目标检测算法,结合多头注意力机制,通过并行计算多个独立的注意力头来捕获图像中不同尺度和方向上的文本信息,提高文本检测的准确性和鲁棒性。在文本识别阶段,利用LSTM网络对检测到的文本区域进行序列建模,通过编码和解码过程将图像中的文本信息转化为可读的字符序列。实验结果表明,所提出的方法在自然场景文本检测与识别任务上取得了优异的性能。与现有的方法相比,所提出的方法在准确性和鲁棒性方面均有所提升,尤其是在处理复杂背景和多样化文本时表现出更好的适应性。
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关键词
文本检测与识别
多头注意力机制
自然场景文本
长短期记忆网络
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题名
基于多头注意力机制与长短期记忆网络的自然场景文本识别
1
作者
姚炜
冯宪伟
机构
江苏经贸职业技术学院产教融合办公室
出处
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2107-2112,共6页
基金
2024年度江苏省教育科学规划重点课题项目(B-b/2024/02/116)
2024年度江苏省教育科学规划重点课题项目(B-b/2024/02/116)。
文摘
随着计算机视觉和自然语言处理技术的不断发展,自然场景文本检测与识别技术已成为计算机视觉领域的研究热点之一。提出了一种基于多头注意力机制与长短期记忆网络(LSTM)的自然场景文本检测与识别方法。该方法通过结合目标检测算法和序列识别算法,利用多头注意力机制对图像中的文本区域进行精确的定位和特征提取,进而通过LSTM网络对提取的特征进行编码和解码,实现对自然场景中文本的准确识别。在文本检测阶段,采用基于深度学习的目标检测算法,结合多头注意力机制,通过并行计算多个独立的注意力头来捕获图像中不同尺度和方向上的文本信息,提高文本检测的准确性和鲁棒性。在文本识别阶段,利用LSTM网络对检测到的文本区域进行序列建模,通过编码和解码过程将图像中的文本信息转化为可读的字符序列。实验结果表明,所提出的方法在自然场景文本检测与识别任务上取得了优异的性能。与现有的方法相比,所提出的方法在准确性和鲁棒性方面均有所提升,尤其是在处理复杂背景和多样化文本时表现出更好的适应性。
关键词
文本检测与识别
多头注意力机制
自然场景文本
长短期记忆网络
Keywords
text detection and recognition
multi-head attention mechanism
natural scene text
LSTM
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多头注意力机制与长短期记忆网络的自然场景文本识别
姚炜
冯宪伟
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024
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