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自然场景图像中文本检测技术的任务书
一、任务概述
随着互联网技术的不断发展，图像内容的需求逐渐增多。自然场景图像中经常出现的文字信息为用户提供了更加直观和便捷的信息获取方式。因此，自然场景图像中文本检测技术具有广泛的应用前景。本次任务旨在对自然场景图像中文本检测的技术进行概述，并对其相关应用做出介绍。
二、任务内容
1.自然场景图像中文本检测技术的研究现状
自然场景图像中文字的检测是计算机视觉领域中的重要研究问题之一，其目的是从自然场景图像中快速有效地检测出文字信息。本次任务中，需要对自然场景图像中文本检测技术的研究历史、现状以及发展趋势等做出概述。包括但不限于：
（1）自然场景图像中文字检测的关键技术；
（2）当前主流的自然场景图像中文本检测算法；
（3）自然场景图像中文本检测的评价指标；
（4）自然场景图像中文本检测算法的改进方向等。
2.文本检测算法的核心原理
对于自然场景图像中文本检测的算法，其核心原理是针对图像中的文本进行检测。在该部分中，需要深入挖掘自然场景图像中文本检测算法的核心原理，对常用的文本检测算法进行详细描述，并着重分析其特点和优缺点。包括但不限于：
（1）从图像角度描述文本的特征；
（2）自然场景图像中文字检测的主要方法；
（3）基于深度学习的文本检测算法；
（4）基于传统视觉技术的文本检测算法等。
3.自然场景图像中文本检测技术的应用
自然场景图像中文本检测技术具有广泛的应用前景，其中最主要的是实现图像内容的自动化处理，如文本识别、图像搜索等。本次任务将重点探讨自然场景图像中文本检测技术的应用场景，包括但不限于：
（1）自然场景图像中文本识别技术的应用；
（2）自然场景图像中文本搜索技术的应用；
（3）自然场景图像中文本分析与翻译技术的应用等。
三、任务要求
1.论述应全面准确，重点突出。
2.文字通顺，语言简练，不得使用存在歧义和复杂难懂的语言。
3.列举典型案例，阐述技术与实际应用的联系。
4.引用文献准确规范，无抄袭行为。
四、参考文献
1.Zhang,Z.,Shen,W.,Li,B.,Yao,C.,Liu,W.,&Bai,X.（2017）.Multi-orientedtextdetectionwithfullyconvolutionalnetworks.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,40(4),827-834.
2.Deng,D.,Liu,Q.,Li,X.,&Wang,D.（2019）.Anchornet:Anovelanchor-basednetworkforstreetviewtextspotting.IEEETransactionsonImageProcessing,28(11),5792-5802.
3.Wang,Y.,Yao,H.,&Wen,X.（2019）.Learningarotationinvariantdetectorwithrotatedanchorboxforscenetextdetection.IEEETransactionsonImageProcessing,28(10),5166-5175.
4.Li,T.,Du,D.,Lei,L.,Zhang,W.,&Lyu,S.（2020）.Multi-orientedtextdetectionwithattentivecontours.IEEETransactionsonImageProcessing,30,3199-3210.