[发明专利]基于CRAFT和SCRN-SEED框架的自然场景文字检测识别方法在审
| 申请号： | 202111530794.9 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN114255464A | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 叶堂华;孙乐;朱均可;刘凯 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V30/146 | 分类号： | G06V30/146;G06V30/148;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V20/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 罗运红 |
| 地址： | 224002 江苏省盐城*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于CRAFT和SCRN‑SEED框架的自然场景文字检测识别方法，包括如下步骤：(1)利用真实数据集和合成数据集建立图像数据集，将图像数据集分为训练集和测试集；(2)利用图像数据集训练CRAFT网络；(3)利用真实数据集训练不规则文本纠正网络SCRN；(4)将SCRN与SEED网络结合，训练结合后的SCRN‑SEED网络；(5)将CRAFT网络与SCRN‑SEED网络连接，构建完整的模型并进行训练。本发明能够充分检测弯曲变形文本或长篇文本实例，通过精确地定位每一个字符，然后再把检测到的字符通过亲和力机制连接成一个文本达到检测的目的，对于弯曲、变形或者极长的文本都适用；通过不规则文本图片的矫正以及将语义信息用于全局信息的检测，能够精确的识别低质量的文本实例。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 craft scrn seed 框架 自然 场景 文字 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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