文献类型：期刊文章

作　　者：王珂[1] 杨芳[2] 姜杉[2]

机构地区：[1]中国航天科工集团第二研究院研究生院,北京100854 [2]北京计算机技术及应用研究所,北京100854

出　　处：《计算机应用研究》

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：S02

起止页码：22-24

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：光学字符识别是计算机视觉领域的重要研究内容之一,在实际生产环境中具有巨大价值。传统光学字符识别包括文本图片的预处理阶段、字符区域的定位与识别以及对识别结果的后优化三个部分。随着深度学习的不断发展,传统框架被打破,基于深度学习的文本目标识别算法能更好地识别复杂背景下的图片。将对光学字符识别的发展历程和现阶段最新的研究结果进行介绍。

关 键 词：光学字符识别 计算机视觉 深度学习  模式识别 图像处理 版面分析 目标检测

分 类 号：TP391.41] TP18[计算机类]