实时文本检测与识别
计算机视觉与模式识别
2020-11-03 v1
摘要
近年来,卷积神经网络(CNN)是一个相当热门的话题,因为它是一种可应用于多个领域的强大且智能的技术。YOLO 是一种将算法用于实时文本检测任务的技术。然而,如光度失真和几何失真等问题可能影响 YOLO 系统的准确性并导致系统失败。因此,有一些改进可使系统工作得更好。在本文中,我们将提出我们的解决方案——一种快速且准确的实时文本方向与识别系统的潜在方案。本文涵盖实时文本检测与识别的三个主要领域:1. 视频与图像预处理,2. 文本检测,3. 文本识别。作为一个成熟技术,有许多现有方法可能改进该方案。我们将在文献综述部分讨论其中一些现有方法。以此方式,我们呈现了一个工业级强度、高准确度的实时文本检测与识别工具。
引用
@article{arxiv.2011.00380,
title = {Real-Time Text Detection and Recognition},
author = {Shuonan Pei and Mingzhi Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.00380},
year = {2020}
}