基于人工合成的自然场景文本数据生成

简介：
本研究提出了一种创新方法，用于生成高质量的人工合成自然场景文本数据，旨在促进视觉识别和场景理解技术的发展。通过模拟真实世界中的复杂性和多样性，该系统能够有效提升相关算法的鲁棒性与精度。 人工合成数据的一个优点是它可以准确地提供文字的标签信息以及位置，并且不需要进行手动标注。Wang 等人在 2012 年 ICPR 上发表的文章《End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural Networks》和 Jaderberg 等人在 2012 年 NIPS Workshop on Deep Learning 上的论文《Synthetic Data and Artificial Neural Networks for Natural Scene Text Recognition》，都使用了合成图像来训练 CNN 文本识别网络。