基于卷积神经网络的英文文本图像识别文献综述

随着互联网和移动设备的普及，包含丰富信息的图像数据急剧增长，如何快速有效地识别和理解这些图像中的文本信息成为计算机视觉领域的研究热点之一。

英文文本图像识别作为文本图像识别领域的重要分支，在文档数字化、信息检索、人机交互等方面具有广泛的应用价值。

传统的英文文本图像识别方法通常依赖于手工设计的特征提取方法，识别精度和鲁棒性难以满足实际应用需求。

近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的快速发展为英文文本图像识别提供了新的技术途径，并取得了突破性进展。

本文首先介绍了英文文本图像识别的研究背景和意义，以及卷积神经网络的基本概念和发展历程。

然后，重点概述了近年来基于卷积神经网络的英文文本图像识别主要研究方法，包括基于字符分割的方法、基于序列预测的方法和基于注意力机制的方法等，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。

最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来的发展方向进行了展望。

关键词：英文文本图像识别；卷积神经网络；深度学习；字符分割；序列预测；注意力机制

近年来，随着互联网、智能手机和社交媒体的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长趋势。

图像中蕴含着丰富的文本信息，这些信息在人机交互、信息检索、自动驾驶等领域发挥着至关重要的作用。