【文献综述】Text Detection and Recognition in the Wild: A Review 自然文本检测与识别

题目： Text Detection and Recognition in the Wild: A Review

简介： 自然图像中文本的检测和识别是计算机视觉领域中的两个主要问题，在体育视频分析，自动驾驶，工业自动化等方面有广泛的应用。他们面临着常见的挑战性问题，这些问题是如何在多种环境条件下表示和影响文本的因素。当前最新的文本检测和/或识别方法已经利用了深度学习体系结构发展，并报告了基准数据集在以下情况下具有更高的准确性：处理多分辨率和多方位的文本。但是，仍然存在一些影响野生图像中文本的挑战，由于现有模型无法归纳为看不见的数据和标记数据的不足，导致现有方法的执行力不行。因此，与该领域的先前调查不同，该调查的目的如下：首先，提供的不仅是对场景文本检测和识别方面的进展的看法，而且还提出了使用统一评估进行广泛实验的结果，该框架评估在挑战性案例中所选方法的预训练模型，并对这些技术应用相同的评估标准。其次，确定在检测或识别野外图像中存在的几个挑战，即平面旋转，多方向和多分辨率文本，透视变形，照明反射，部分遮挡，复杂字体和特殊字符。最后，论文提供了对该领域潜在研究方向的洞察力，以解决仍面临场景文本检测和识别技术的挑战。