自然场景中的文字检测文献综述

自然场景中的文字检测是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在识别和定位图像或视频中嵌入自然场景的文字。

与传统的文档图像分析不同，自然场景文字检测面临着背景复杂、字体多样、光照变化等诸多挑战。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，自然场景文字检测取得了显著进展。

本文首先介绍了自然场景文字检测的背景和意义，阐述了该任务的挑战以及与传统文字识别的区别。

其次，对基于深度学习的自然场景文字检测方法进行了全面综述，将其分为基于目标检测的方法、基于分割的方法和基于连接主义的方法三大类，并对每一类方法的优缺点进行了详细分析。

然后，本文概述了常用的自然场景文字数据集和评价指标，并对现有数据集的局限性进行了探讨。

最后，本文展望了自然场景文字检测的未来发展方向，并强调了多模态信息融合和跨语言文字检测的重要性。

关键词：自然场景；文字检测；深度学习；目标检测；语义分割

#1.1研究背景及意义
随着互联网和移动设备的普及，图像和视频数据呈现爆炸式增长，其中包含了海量的自然场景图像和视频。

不同于传统的文档图像，自然场景图像中的文字通常嵌入在复杂的背景中，具有字体多样、大小不一、方向任意等特点，这使得自然场景文字检测成为一项极具挑战性的任务。