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基于EAST与CRNN的证件图像文本检测与识别算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
在现代社会，证件已经成为了人们正常的生活和工作社会行为的必要组成部分，例如身份证、护照、驾驶证、银行卡等。验证证件的有效性和真实性是各种行政、金融、医疗、保险等领域的基础，因此各行各业都需要自动识别证件信息、敏感信息和文本信息。
然而，证件图像的质量、角度、光照、阴影等因素不尽相同，可能导致图像中的文本不规则或出现遮挡、模糊等情况，给自动识别和检测带来了挑战。因此，如何准确自动地从证件图像中提取文本信息是亟需解决的问题。
二、任务目标
本课题旨在针对证件图像文本检测和识别问题，在EAST和CRNN算法基础上，研究探索一种检测和识别证件图像中文本的方法，以实现高效、准确、稳定的自动化文本提取。具体任务包括以下：
1.研究EAST（EfficientandAccurateSceneTextDetector）算法，分析其文本检测原理和特点，以及与传统算法的区别与优势。
2.基于PyTorch平台，实现EAST算法来进行证件图像中文本的检测，以实现文本检测的高效实现。
3.使用CRNN（ConvolutionalRecurrentNeuralNetwork）算法对检测出来的文本图像进行识别，了解CRNN算法的识别原理和实现方法。
4.分析CRNN与传统识别算法的区别以及其优势，选择最优的模型进行调优。
5.实现文本识别模块，在PyTorch平台上训练模型，对证件图像中的文本进行自动识别。
6.对比实验和性能测试，通过实验分析算法的鲁棒性、准确性和实际应用效果等，验证检测和识别算法的效率和稳定性。
三、技术路线
1.文本检测部分，使用EAST算法框架，建立卷积神经网络模型，采用DNN训练并优化模型，提高检测效果和精度。
2.文本识别部分，使用CRNN算法框架，建立深度卷积神经网络模型，采用DNN训练并优化模型，在实验中对比不同的模型结构和参数，选择最优的方案训练模型。
3.结合检测和识别任务，将EAST和CRNN算法相结合，实现证件图像的文本检测和自动识别。
4.对模型进行评分及测试，例如F-measure，Precision等，对比分析算法的优越性和本模型的优化方案。
四、需达成的成果
1.实现检测和识别算法在CPU和GPU上的实现。
2.对比分析该算法的表现和传统方法的区别。
3.将算法应用在大规模公开数据集上，例如ICPR2016，ICDAR2015，UIS-R-SOC，DDR。
4.发表论文或技术报告，对所完成的任务进行系统总结和知识总结。
五、开展计划
1.第一周：对开题研究和算法探索进行相应的文献研究，并形成初步思路。
2.第二周：撰写任务书并进行合作讨论，明确研究方法和步骤。
3.第三周：编写文本检测模块代码，并开展算法实现和优化的工作。
4.第四周：对文本检测算法进行调试，分析算法的性能和优化方案。
5.第五周：编写文本识别模块代码，并开展算法实现和优化的工作。
6.第六周：对文本识别算法进行调试，分析算法的性能和优化方案。
7.第七周：将检测和识别算法相结合，实现证件图像文本提取任务。
8.第八周：对所得实验结果进行分析和总结，并撰写论文或技术报告。
六、人员配备
1.主要负责人员：算法工程师，熟悉PyTorch深度学习框架，熟练掌握文本识别和检测算法，负责算法实现和调试工作。
2.协作者：软件工程师，主要负责工程化的开发和实现，例如代码管理和版本控制、文档编写和细节优化等。
七、经费预算
本项目经费主要用于购置GPU服务器、云端存储资源和文献购买等方面，预计总费用不超过2万元。
八、总结
本项目旨在研究探索一种检测和识别证件图像中文本的方法，实现高效、准确、稳定的自动化文本提取。通过对EAST和CRNN算法进行研究，该任务的目标解决了当前在证件图像文本检测与识别技术方向中的痛点问题，为实现敏感信息的快速识别提供了新的解决方案。