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题名	基于无监督学习的铭牌文字定位和识别; Text Detection and Character Recognition in Nameplate with Unsupervised Feature Learning
作者	孙晔
答辩日期	2016-03-17 ; 2015-05-21
导师	丁兴号
关键词	Unsupervised feature learning Deep learning Text detection Text recognition PCAnet 无监督学习 深度学习 卷积神经网络 文字识别 文字定位 PCAnet
英文摘要	文字是表达人类思想和情感的重要载体，获取自然场景图像中的文字信息从而实现图像内容的理解，将为人们的生活提供极大的便利，因此场景图像中的文字定位和识别也一直受到学界业界的关注。铭牌图像是场景图像中的一个特殊领域，铭牌图像识别对于电力相关企业对设备进行管理、维护和检修等具有重要的意义，但由于铭牌本身材质特殊加之所处环境恶劣，铭牌图像常常存在着反光、污渍、模糊、划痕等退化，这为铭牌文字信息的获取带来了诸多困难。 传统的针对扫描文档的OCR方法很难做到复杂场景中的文字识别；现有的场景文字识别方法又通常只针对自然图像中的英文字符，虽已对英文有了不错的识别成果，但由于汉语文字类数多、结构复杂的特殊性，在...; Word is an important carrier for expression of human thoughts, reading text in natural images is an extremely challenging task, and has always been the hot spot in the community of academic and industry. It is great significant to solve this problem for image understanding and subsequent applications. With the advent of the Internet and big data era, a large number of images without labels become ...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_信号与信息处理; 学号：23320121152997
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=49754
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134608]
专题	信息技术－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	孙晔. 基于无监督学习的铭牌文字定位和识别, Text Detection and Character Recognition in Nameplate with Unsupervised Feature Learning[D]. 2016, 2015.

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