Bildbaserad sekvensigenkänning har varit ett långvarigt forskningsämne inom datorseende. I detta dokument undersöker vi problemet med scentextigenkänning, vilket är en av de viktigaste och mest utmanande uppgifterna i bildbaserad sekvensigenkänning. En ny neural nätverksarkitektur, som integrerar funktionsextraktion, sekvensmodellering och transkription i ett enhetligt ramverk, föreslås. Jämfört med tidigare system för scentextigenkänning har den föreslagna arkitekturen fyra distinkta egenskaper: (1) Det är end-to-end trainingable, i motsats till de flesta av de befintliga algoritmer vars komponenter är separat utbildade och avstämda. (2) Det hanterar naturligt sekvenser i godtyckliga längder, som innebär ingen karaktär segmentering eller horisontell skala normalisering. (3) Det är inte begränsat till någon fördefinierad lexikon och uppnår anmärkningsvärda prestationer i både lexikonfria och lexikonbaserade textigenkänningsuppgifter. (4) Den genererar en effektiv men mycket mindre modell, som är mer praktisk för verkliga tillämpningsscenarier. Experimenten på standardriktmärken, inklusive IIIT-5K, Street View Text och ICDAR datauppsättningar, visar överlägsenheten av den föreslagna algoritmen jämfört med tidigare konster. Dessutom, den föreslagna algoritmen presterar bra i uppgiften av bild-baserad musik score erkännande, som uppenbarligen verifierar generaliteten av det.
Shi och Al. REF integrerade CNN och RNN i en enhetlig neural nätverksmodell, kallad CRNN, för end-to-end utbildning.
An End-to-End Trainable Neural Network for Image-Based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}