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自然场景文本检测与识别方法研究的任务书
任务书
任务名称：自然场景文本检测与识别方法研究
任务委托单位：某大型互联网公司
任务承接单位：某大学计算机科学与技术学院
任务背景和目的：在现代社会，文字是人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在自然场景下，如公共场所、街道、商店等，印刷字体的多样性、噪声污染等问题使得自然场景文字的识别变的困难。为了提高自然场景下文字的识别率，需要进行自然场景文字检测和识别方法的研究。
任务说明：本任务要求研发一种基于深度学习的自然场景文本检测与识别方法。主要涉及以下几个方面的研究：
1.环境适应性。针对不同环境下的自然场景文本，如不同的设备像素、光照、噪声等因素，研发一种适应性较强的算法。
2.效率优化。在对大量图片进行处理时，需要有效地减少处理时间，提升识别效率。同时也要保证识别准确率的基础上，不断优化算法，提高处理效率。
3.平台移植性。研究并开发一种具有较好的平台移植性的识别算法，能够在多种操作系统和处理平台上运行。
研究内容和工作要求：
1.研究目前主流的自然场景文字检测和识别技术，包括基于传统计算机视觉方法和深度学习方法的技术。
2.在当前主流算法的基础上，结合自然场景下的特点，研究一种全新的、自适应的文字检测和识别算法。
3.研究数据集和预处理方法。通过收集、组织、处理自然场景文本库，提高算法训练的数据质量，并研制相应的预处理方法。
4.基于机器学习、深度学习等技术，进行文字检测和识别算法的训练和优化。重点研究如何改善算法的准确率，保证文字的检测和识别的准确性。
5.对算法进行平台移植和测试。基于不同的操作系统和处理平台进行测试，针对不同情况对算法进行优化。
6.撰写一个完整的技术报告，记录研究过程、实验结果和分析，并提交研究报告和相关源代码等成果。
任务交付物：
1.研究报告：包括发现、分析内容，对算法局限性和未来发展方向的讨论，评估算法性能的准确度、鲁棒性、速度、可扩展性等，以及描述实验结果和限制条件，提供总结和分析，提出改进和未来工作的建议。
2.算法实现代码和技术文档：为验证研究背景和分析，根据研究结果实现完整的算法，并提供详细的技术文档和说明。
3.实验数据和预处理代码：涉及到自然场景文字数据的收集、筛选、处理和预处理。提供详细的数据处理过程和程序代码。确保数据集质量和可重用性。
4.授课资料：为在学校和工作中分享研究成果，提供开源版本的授课资料及技术演示文稿，以及视频演讲和演示。
注：以上任务交付物将会在项目周期中不断生成。
任务周期：本任务期望为期12个月内完成。
任务成员：本项目组由副教授魏某担任项目负责人，教授李某、博士生张某担任研究员和开发工程师，实验室硕士生五名担任实验员和技术支持。
任务预算：本任务的总预算为20万元人民币，并需按阶段拨款，每个月5万元，执行费用耗材、设备等不含在内。