基于深度学习的残损碑文识别算法研究

目录

声明

1. 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状及分析

1.2.1 残损文字识别的研究现状

1.2.2 基于深度学习的字符识别的研究现状

1.3 论文的研究内容及章节安排

2. 字符检测识别与深度学习理论

2.1 字符的检测识别

2.1.1 图像的预处理

2.1.2 单字切割

2.1.3 字符特征提取

2.1.4 字符分类识别

2.2 深度学习方法概述

2.2.1 神经网络的发展

2.2.2 卷积神经网络的原理

2.2.3 循环神经网络与LSTM

2.3 基于深度学习的目标检测算法

2.3.1 Faster R-CNN目标检测框架

2.3.2 YOLO目标检测框架

2.4 深度学习碑文识别的可行性分析

2.5 本章小结

3. 基于卷积神经网络的残损碑文识别算法

3.1 数据集构建

3.2 训练网络的设计

3.2.1 卷积神经网络结构

3.2.2 采用的网络结构

3.2.3 实验设置

3.3 实验结果与分析

3.3.1 切割实验结果分析

3.3.2 预测实验结果分析

3.4 本章小结

4. 基于EAST-CRNN的碑文定位识别算法

4.1 单字切割存在的问题

4.2 基于EAST的碑文分割

4.3 CRNN不定长字符识别

4.4 EAST网络训练与分割分析

4.4.1网络训练

4.4.2分割结果与分析

4.5 CRNN网络训练与预测分析

4.5.1 网络训练

4.5.2 预测结果与分析

4.6本章小结

5. 总结与展望

5.1 本文总结

5.2本文展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文

致谢