基于链接线的自然场景文字检测技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 自然场景文字检测算法的相关技术介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 最大稳定极值区域 | 第16-17页 |
| 2.2 笔画宽度变换 | 第17-19页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第19-21页 |
| 2.4 目标检测算法的介绍 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于字符的文字检测算法 | 第25-36页 |
| 3.1 改进的SSD | 第25-27页 |
| 3.2 简化网络的设计 | 第27-28页 |
| 3.3 字符检测网络的设计 | 第28-29页 |
| 3.4 文本行的字符分割 | 第29-31页 |
| 3.5 字符链接成文本行 | 第31-32页 |
| 3.6 实验结果 | 第32-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于链接线的弯曲文字检测 | 第36-49页 |
| 4.1 文本块检测器的设计 | 第37-38页 |
| 4.2 链接线的设计 | 第38-39页 |
| 4.3 训练网络的设计 | 第39-40页 |
| 4.4 损失函数的设计 | 第40-43页 |
| 4.4.1 文本块的分类误差计算 | 第41-42页 |
| 4.4.2 链接线的分类误差计算 | 第42页 |
| 4.4.3 数据预处理 | 第42页 |
| 4.4.4 后处理过程 | 第42-43页 |
| 4.5 实验结果 | 第43-48页 |
| 4.5.1 CTW1500 | 第43-46页 |
| 4.5.2 ICDAR2015 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
