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自然场景中的文字检测与识别技术研究的开题报告
一、选题背景
随着计算机视觉技术的不断发展，文字检测与识别技术在工业、医药、金融等领域得到广泛应用。其中，在自然场景中的文字检测与识别更是受到了越来越多的关注。自然场景中的文字包括了各种复杂的情况，比如字体、字号、颜色、角度、倾斜、模糊等等，这对于文字检测与识别的准确性提出了很大的挑战。因此，研究自然场景中的文字检测与识别技术具有重要的理论和实际意义。
二、研究内容
本研究将主要针对自然场景中的文字检测与识别技术进行研究，具体包括以下内容：
1.文字检测技术的研究
针对自然场景中文字的复杂情况，本研究将研究一种新的文字检测技术。该技术将结合深度学习和传统的图片处理方法，通过对图片的纹理、像素等特征进行学习和分析，从而实现自然场景中的文字检测。
2.文字识别技术的研究
本研究将结合传统的OCR技术和基于深度学习的文字识别技术，对自然场景中的文字进行识别。主要包括：文字分割、字符定位、字符识别等步骤。其中，字符识别将采用卷积神经网络模型，并结合传统的模板匹配算法，实现自然场景中文字的高精度识别。
3.算法实现
实现自然场景中文字检测与识别技术的算法，采用Python或MATLAB编程语言，并结合各种开源库和算法包实现。同时，实现图形化界面，方便用户直观的操作和结果呈现。
三、研究意义和应用价值
1.研究自然场景中的文字检测与识别技术，可以为实际应用中文字识别的准确性提供技术保障，提高自然场景中的文字的自动化识别水平。
2.应用在金融、保险、医疗等领域，可以提高工作效率和识别准确率，减少人工错误率。
3.对于文化遗产和历史文化遗址的数字化保存也有十分重要的意义。
四、研究计划和进度
第一学期
1.研究自然场景中文字检测和识别技术，掌握基本理论和相关算法。
2.学习Python或MATLAB编程语言并掌握深度学习和传统图片处理算法的实现方法。
第二学期
1.设计实现自然场景中文字检测算法，实现图形化界面，进行实验测试和优化。
2.设计实现自然场景中文字识别算法，结合传统OCR技术和深度学习模型，进行实验测试和优化。
第三学期
1.对整个系统进行集成和测试，包括自然场景中文字检测，文字识别等功能的集成。
2.写作并提交毕业论文和相关成果的发表。
五、参考文献
1.WeiChen,RongXu,HuapingLiu,YuliFu,C.L.PhilipChen,YanZhaoandYanXu.RobustSceneTextDetectionwithConvolutionNeuralNetworkInducedMSERTrees[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops,2016:24-31.
2.李翔.深度学习之目标检测[M].2018.
3.张伟.基于深度学习的文本检测算法[J].计算机科学与探究,2017(11):2668-2674.
4.JaderbergM,SimonyanK,VedaldiA,etal.Readingtextinthewildwithconvolutionalneuralnetworks[J].InternationalJournalofComputerVision,2016,116(1):1-20.