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摘要
本发明公开了基于残差卷积和递归神经网络的中文场景文本行识别方法,包括以下步骤：收集中文场景文本训练图像、对训练图像尺寸做归一化处理、对训练图像做数据增广处理、设计残差卷积神经网络、残差递归神经网络和CTC模型、对水平文本行和竖直文本行训练以及选择取置信度较高的结果为识别结果；本发明通过将卷积神经网络和递归神经网络结合起来,解决中文场景文本行识别的问题,避免了对文本行进行字符分割以及误分割带来的错误识别,通过在卷积神经网络和递归神经网络中加入了残差连接可加速模型的训练,从而得到实用的中文场景文本识别模型,且具有鲁棒性强,能够识别复杂背景、复杂光照和多种字体的中文文本行。
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