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摘要
自然场景门牌号码由于图像模糊、光照不均匀、弱光照等情况下,产生严重的畸变,导致字符识别难以取得理想的效果,识别任意长度的字符更是一个难题。用卷积网络提取特征,构建一个识别单数字的卷积神经网络;在不分割字符的情况下,用循环网络生成字符序列,构建一个识别多数字的深度卷积神经网络。使用卷积网络和循环网络融合的网络结构,在SVHN数据集上进行验证,精度方面取得较好的效果,尤其是单数字门牌号码的识别率95.72%,多数字门牌号码的识别率89.14%。
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自然场景门牌号码由于图像模糊、光照不均匀、弱光照等情况下,产生严重的畸变,导致字符识别难以取得理想的效果,识别任意长度的字符更是一个难题。用卷积网络提取特征,构建一个识别单数字的卷积神经网络;在不分割字符的情况下,用循环网络生成字符序列,构建一个识别多数字的深度卷积神经网络。使用卷积网络和循环网络融合的网络结构,在SVHN数据集上进行验证,精度方面取得较好的效果,尤其是单数字门牌号码的识别率95.72%,多数字门牌号码的识别率89.14%。
