基于卷积神经网络的场景文本定位与识别算法的任务书.docx

基于卷积神经网络的场景文本定位与识别算法的任务书
一、选题背景
场景文本定位和识别是近年来计算机视觉中的重要研究方向之一。它是指从自然场景图像中自动检测并识别文本信息的过程。在许多实际应用中，需要从复杂背景中准确地检测和识别文本信息，例如智能交通系统、自动贩卖机、数字图书馆等。因此，场景文本定位和识别具有广泛的研究价值和应用前景。
与场景文本识别不同，文本定位涉及识别文本的位置和它们在图像中的准确边界。因此，场景文本定位和识别的研究是一项挑战性工作，需要克服许多因长、旋转、遮挡等因素造成的难题。为了有效解决这些问题，需要设计高效的算法结构以及合适的特征提取和分类方法。
本文基于卷积神经网络（CNN），研究和设计一种有效的场景文本定位和识别算法。CNN是一种可以自动学习图像特征的深度学习模型，最近已经成为场景文本定位和识别的主要算法之一。我们将在此基础上，对CNN进行改进，提高其在场景文本定位和识别中的性能和效果。
二、研究内容与目标
1.研究场景文本定位和识别的基本原理和算法。建立场景文本定位和识别的数据集，调研和研究国内外相关的技术及应用现状，全面了解场景文本定位和识别的最新进展和发展趋势。
2.设计基于CNN的场景文本定位和识别算法。在获得数据集的基础上，提取文本的特征并训练模型，对算法的性能进行测试和评价，找出存在的问题并提出改进策略。
3.改进基于CNN的场景文本定位和识别算法。通过对比实验和分析，提出新的改进策略，提高算法的性能和精度，进一步优化算法的结构和特征提取方式。
4.实现和测试完整的场景文本定位和识别系统。根据算法优化结果，整合最终优化后的算法，开发一个完整的场景文本定位和识别系统。进行系统测试、性能分析和评价，测试系统的可行性和适用性。
三、研究方法
本研究采用以下方法：
1.调研和研究场景文本定位和识别的相关原理和算法，了解场景文本定位和识别的数据集和实现方式。
2.构建合适的数据集，引入现有数据集，通过对数据集的预处理和增强，扩充数据集规模和变化，提高模型的鲁棒性。
3.设计基于CNN的场景文本定位和识别算法，在对算法的关键结构进行改进的基础上，提出特征提取和分类的策略，构建模型并进行训练。
4.通过对比实验和分析，提出一系列改进策略和方法，进一步提高算法的性能和精度。
5.实现和测试完整的场景文本定位和识别系统，对系统的性能进行测试和评价，检验算法的可行性和适用性。
四、预期成果
1.场景文本定位和识别的数据集和图像预处理算法。
2.基于CNN的场景文本定位和识别算法。该算法将覆盖分类、定位和识别三个功能，性能表现良好。
3.基于改进的场景文本定位和识别算法。优化算法结构，提高算法性能和精度。
4.场景文本定位和识别系统。该系统能够快速、准确地识别场景中的文本信息，并将信息位置标识在对应图像中，可部署在实际应用场景中。
五、研究计划
阶段一：文献调研和数据集构建（4周）
a.调研场景文本定位和识别的相关原理、算法、技术和现状。
b.针对实际应用场景设置处理数据集，进行数据预处理和增强。
阶段二：基于CNN的场景文本定位和识别算法研究和实现（6周）
a.基于CNN的场景文本定位和识别的算法设计和实现。
b.利用基于CNN的图像分类模型进行场景文本定位和识别。
c.优化模型，提高算法性能和精度。
阶段三：改进场景文本定位和识别算法（6周）
a.基于数据集和模型的训练和测试结果，提出改进策略。
b.通过对比实验和分析，验证改进策略的有效性。
阶段四：场景文本定位和识别系统整体实现与测试（4周）
a.实现完整的场景文本定位和识别系统，整合算法优化结果。
b.对系统的性能进行测试和评价，检验算法的可行性和适用性。
六、参考文献
[1]ShiYingjie,BaiXiang.AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition[J].ComputerVision&PatternRecognition,(CVPR),2016.
[2]ChengZ,BaiF,XuY,etal.FocusingAttention:TowardsAccurateTextRecognitioninNaturalImages[J].2017.
[3]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[C]//AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2015:91-99.
[4]Ronneberger