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摘要
自然场景乌金体藏文文本信息作为高度浓缩的高层语义信息,不仅具有较大的研究和实用价值,而且可以用于协助藏文场景文本理解领域的研究.目前针对自然场景下乌金体藏文的检测与识别的相关研究甚少,本文在人工收集的自然场景乌金体藏文图像数据集的基础上,对比了目前常见的文字检测算法在自然场景乌金体藏文上的检测性能以及在不同特征提取网络下基于序列的文字识别算法CRNN在自然场景乌金体藏文图像数据集上的识别准确率并分析了在314张真实自然场景下乌金体藏文识别出错的特殊例子.实验表明本文在文字检测阶段采用的可微分的二值化网络DBNet在测试集上具有更好的检测性能,该方法在测试集上的准确率、召回率、F1值分别达到了0.89、0.59、0.71;在文字识别阶段采用MobileNetV3 Large作为特征提取网络时, CRNN算法在测试集上的识别准确率最高,达到了0.4365.
