基于CTPN的自然场景文字识别研究文献综述

自然场景文字识别(SceneTextRecognition,STR)是指从自然场景图像中自动检测和识别文字的技术。

近年来，随着深度学习的快速发展，自然场景文字识别技术取得了显著的进步，并在诸如无人驾驶、图像检索、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

其中，CTPN(ConnectionistTextProposalNetwork)作为一种基于深度学习的文本检测方法，因其能够有效地检测出复杂背景下的水平和多方向文本而备受关注。

本文综述了基于CTPN的自然场景文字识别研究进展。

首先介绍了自然场景文字识别和CTPN的基本概念，然后从文本检测、文本识别以及端到端识别三个方面对现有方法进行分类阐述，并分析了各种方法的优缺点。

最后总结了该领域面临的挑战和未来发展方向。

关键词：自然场景文字识别；深度学习；CTPN；文本检测；文本识别

近年来，随着电子设备的普及和互联网技术的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何从海量图像数据中快速、准确地获取信息成为迫切需求。

自然场景图像因其包含丰富的语义信息，成为人们获取信息的重要来源之一，而自然场景文字作为图像的重要组成部分，能够提供更直观、准确的语义信息，因此自然场景文字识别技术应运而生并得到广泛关注。

自然场景文字识别(SceneTextRecognition,STR)是指从自然场景图像中自动检测和识别文字的过程，其旨在赋予计算机系统像人类一样“阅读”自然场景图像的能力。