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场景图像文字提取方法研究与应用的中期报告
一、研究背景
随着智能化技术的不断发展，场景图像的文字提取技术在实际应用中越来越重要。然而，由于场景图像的复杂性和多变性，以及文字的不规则性和多样性，场景图像文字提取技术仍然存在着很多技术困难。因此，本研究旨在对场景图像文字提取技术进行深入研究，并开发出相应的文字识别系统，以便在现实应用中得到更好的应用效果。
二、研究方法
本研究主要采用深度学习方法来进行场景图像文字提取。具体来说，我们采用了基于深度卷积神经网络（CNN）的文字检测和识别技术。在文字检测方面，我们采用了基于YOLO（YouOnlyLookOnce）的方法进行文字位置的提取，通过训练网络模型，我们可以将场景图像中的文字位置精确定位，为后面的文字识别提供较好的输入。在文字识别方面，我们采用了基于CTC（ConnectionistTemporalClassification）的文本识别方法，分别对每个字符进行分类，最终得到整个文本行的识别结果。
三、研究进展
目前，我们已经完成了场景图像文字检测和文字识别模型的训练，并对模型进行了优化和测试。通过实验结果表明，我们所提出的方法在不同场景中均能够准确地提取文字信息，同时具有较好的鲁棒性和普适性，可以为文字识别在场景图像中的应用提供有力的支持。下一步，我们将进一步完善方法，进一步加强模型精准度和稳定性，并将其应用到实际场景中，验证其实用性和可行性。