基于深度学习技术的图片文字提取技术的研究

• 作者: 蒋良卫 邓芙蓉 黄玉柱
• 来源期刊: 信息系统工程
• 关键词: 深度学习 文字识别 Sauvola CTPN DenseNet
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 87-88
• 页数: 2页
• 字数: 2242字
• 语种: 中文

摘要

针对工商执照图片信息提取,论文提出一种基于深度学习技术的文本识别算法.该算法采用Sauvola算法对图像二值化预处理;基于CTPN神经网络模型,利用文本行的纵向易检测性和分治的思想,预测文本行的位置;基于DenseNet+CTC结合的神经网络模型进行文本行的识别和去冗余操作.实验结果表明,该算法在工商执照图片文本信息识别领域有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋良卫	南华大学计算机学院	6	2	1.0	1.0
2	黄玉柱	南华大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
3	邓芙蓉	南华大学计算机学院	1	0	0.0	0.0