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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--自然场景下的文本检测与定位
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自然场景下的文本检测与定位
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9-12页
    1.2 本文的研究内容第12-14页
第二章 文本检测研究现状第14-22页
    2.1 概述第14页
    2.2 文本检测技术研究现状第14-22页
        2.2.1 基于连通区域的文本检测第14-15页
        2.2.2 基于滑动窗口的文本检测第15-16页
        2.2.3 基于深度神经网络的文本检测第16-22页
第三章 基于图像增强的最大稳定极值区域与SVM相结合的文本检测算法第22-29页
    3.1 概述第22页
    3.2 基于图像增强的MSER字符候选区域提取第22-26页
        3.2.1 最大稳定极值区域原理第22-23页
        3.2.2 基于图像增强和MSER的字符候选区域提取第23-26页
    3.3 基于SVM的文本判别分类器第26-27页
        3.3.1 HOG文本特征提取第26-27页
        3.3.2 SVM文本判别分类器第27页
    3.4 实验结果及分析第27-29页
第四章 基于改进Faster RCNN的文本检测算法第29-44页
    4.1 概述第29-31页
    4.2 基于改进Faster RCNN的文本检测算法第31-36页
        4.2.1 文本特征提取网络第31-34页
        4.2.2 文本区域提案第34-35页
        4.2.3 文本分类与精调第35-36页
    4.3 实验结果与分析第36-44页
        4.3.1 数据集及评估标准第36-39页
        4.3.2 训练过程第39-40页
        4.3.3 实验结果及分析第40-44页
第五章 总结与展望第44-45页
参考文献第45-48页
致谢第48-49页
硕士期间的科研成果第49页

 
 
论文编号BS4542186,这篇论文共49
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