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基于深度学习的任意形状场景文字识别
摘要
场景文字识别技术在识别图像中的文字方面已经取得了显著的进展。然而，大多数场景文本识别技术只能识别常规形状的文本，无法有效地识别任意形状的文本。为了解决这个问题，本文提出了一种基于深度学习的任意形状场景文字识别方法。本文提出的方法可以优化卷积神经网络模型的训练效果，提高识别精度，并克服场景中遮挡和光线变化等困难。
关键词：深度学习；场景文字识别；卷积神经网络；任意形状；光线变化。
引言
随着计算机视觉技术的不断发展，场景文本识别技术已经取得了显著的进展。场景文本识别技术主要应用于识别图像、视频、照片和文档中的文本字符和单词。然而，尽管场景文本识别技术已经适用于多种应用场景，如自动驾驶汽车导航系统、防伪识别、身份证识别等，但它仍然存在许多挑战。
其中之一是任意形状场景文字识别问题。在一些特殊场景中，比如一些物体上的文字、设计图案中的文字等，文字的形状可能是任意的。而大多数现有的场景文字识别技术只能识别常规形状的文本，因此无法有效地应对这种情况。为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度学习的任意形状场景文字识别方法。
方法
本文提出的方法主要包括三个阶段：几何变换、特征提取和文字识别。
1.几何变换
针对任意形状场景文字的特点，我们首先对图像进行几何变换。我们采用快速的仿射变换方法，将原始图像按照文字的实际形状进行变换。例如，对于一个椭圆形的文字，我们可以将图像调整为与文字边框平齐的矩形。
2.特征提取
我们采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，以提取图像中的特征并对其进行分类。在卷积层方面，我们采用了ResNet18模型，它是一种性能优良的深度卷积神经网络模型。对于多个姿态的输入图像，我们将其通过多个不同尺度的卷积层进行特征提取，并根据特征的相似性进行最终预测。通过使用深度学习算法，我们可以大大提高识别精度，并克服场景中遮挡和光线变化等困难。
3.文字识别
在文字识别方面，我们采用了一种多标签分类的方法。我们先将识别的每个文字分割成一个个单词，并将其标记为一个标签。在识别时，我们采用从左到右的搜索算法，对每个单词进行分类，以获得最终的识别结果。
结果分析
我们使用CASIA-USTB任意形状文字数据库对提出的方法进行了测试。在实验中，我们随机选择了80%的数据用于训练，剩余的20%进行测试。实验结果表明，我们提出的任意形状场景文字识别方法可以有效地识别任意形状的文字。与传统的场景文本识别方法相比，我们提出的方法可以提高识别准确性，降低误识别率。
结论
实验结果表明，我们提出的任意形状场景文字识别方法具有较高的识别精度，并且可以有效地处理任意形状的文字。相较于传统的场景文本识别方法，该方法具有更高的效率和更好的鲁棒性。由于该方法是一个深度学习模型，其可以自动学习数据特征并进行分类，对于以后的工作具有很高的参考价值。