无图像多字符识别
计算机视觉与模式识别
2021-12-21 v1
摘要
近年发展的无图像感知技术兼具硬件与软件的轻量化优势，已应用于简单目标分类与运动追踪。然而在实际应用中，视场中通常存在多个目标，现有尝试无法产生多语义信息。本文中，我们报道一种新颖的无图像感知技术，首次应对多目标识别挑战。与无图像单像素网络的卷积层堆叠不同，所报道的 CRNN 网络利用双向 LSTM 架构同时预测多个字符的分布。该框架能够捕获长程依赖，提供多字符的高识别精度。我们在车牌检测中证明了该技术有效性，在 5% 采样率下取得 87.60% 识别准确率，刷新率高于 100 FPS。
引用
@article{arxiv.2112.10587,
title = {Image-free multi-character recognition},
author = {Huayi Wang and Chunli Zhu and Liheng Bian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.10587},
year = {2021}
}
备注
17pages, 4figures