毕业设计：基于Densenet和CTC技术的文本检测与识别研究

简介：
本项目旨在探讨并实现一种结合DenseNet网络结构及CTC损失函数的先进文本检测与识别方法。通过优化深度学习模型，以提高对复杂场景下图像中文本信息的有效捕捉与准确解析能力。 本毕设课题属于计算机视觉下的目标检测与识别领域，专注于自然场景中的文本信息提取。通俗地说，就是从图片中识别出文字内容。 由于文本的特殊性，整个提取过程被划分为两个主要部分：检测和识别。论文对所用到的技术概念进行了介绍分析，包括机器学习、深度学习以及各种网络模型的工作原理等。 在检测阶段采用了水平方向上的文本线检测方法，参考了乔宇老师团队提出的CTPN技术，并详细介绍了从模型制作到神经网络设计实现的整个过程。 对于识别部分，则采用Densenet与CTC算法相结合的方法，对印刷体文字有较好的识别效果。