面向屏幕渲染图像的文字检测与识别研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 文字识别的基本流程 | 第11-12页 |
| 1.2.2 文字识别的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 屏幕渲染文本识别的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 2 深度学习介绍 | 第18-24页 |
| 2.1 卷积神经网络 | 第18-21页 |
| 2.1.1 卷积神经网络介绍 | 第18-19页 |
| 2.1.2 卷积神经网络训练 | 第19-21页 |
| 2.2 循环神经网络 | 第21-23页 |
| 2.2.1 循环神经网络介绍 | 第21-23页 |
| 2.2.2 循环神经网络训练 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3. 基于字符分割方法的屏幕渲染文本检测与识别 | 第24-37页 |
| 3.1 框架介绍 | 第24-28页 |
| 3.1.1 字符提取 | 第25-26页 |
| 3.1.2 字符识别 | 第26-28页 |
| 3.2 数据集介绍 | 第28-31页 |
| 3.2.1 公开数据集 | 第28-29页 |
| 3.2.2 生成数据集 | 第29-31页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 公开数据集实验结果 | 第31-32页 |
| 3.3.2 生成数据集实验结果 | 第32-33页 |
| 3.3.3 屏幕渲染图像实验结果 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于无分割端到端方法的屏幕渲染文本检测与识别 | 第37-51页 |
| 4.1 框架介绍 | 第38-43页 |
| 4.1.1 特征提取 | 第38-39页 |
| 4.1.2 序列信息建模 | 第39-42页 |
| 4.1.3 连续时间分类 | 第42-43页 |
| 4.2 数据集介绍 | 第43-45页 |
| 4.2.1 公开数据集 | 第43-44页 |
| 4.2.2 生成数据集 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 4.3.1 公开数据集实验结果 | 第45-47页 |
| 4.3.2 生成数据集实验结果 | 第47-48页 |
| 4.3.3 屏幕渲染图像实验结果 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5. 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第51页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第60页 |
