1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，自然场景文字识别逐渐成为计算机视觉领域的研究热点，其在自动驾驶、人机交互、信息检索等领域具有广泛的应用前景。
文字识别是指将图像或视频中的文字信息转换为计算机可读的文本格式的技术。
与传统的扫描文档文字识别不同，自然场景文字识别需要处理更加复杂的背景、字体、光照等因素，这对算法的鲁棒性和准确性提出了更高的要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
自然场景文字识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展，涌现出许多优秀的算法和模型。
1. 国内研究现状
国内学者在自然场景文字识别领域展开了广泛的研究，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容是研究基于CTPN的自然场景文字识别方法，分析其原理、结构、优缺点，并通过实验验证其在不同场景下的性能表现。
具体研究内容如下：
1. 主要内容
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和案例研究相结合的方法，逐步推进研究工作。
1.理论分析：通过查阅文献资料，系统学习自然场景文字识别的相关理论知识，深入分析CTPN模型的原理、结构和优缺点，为后续实验研究奠定基础。
2.实验验证：利用公开数据集或自行构建数据集，对CTPN模型进行训练和测试，分析其在不同场景下的识别精度、速度和鲁棒性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型改进：针对CTPN模型在复杂场景下识别精度和鲁棒性不足的问题，提出改进策略，例如引入注意力机制、多尺度特征融合、对抗训练等方法，提升模型的性能表现。
2.数据增强：针对特定应用场景，设计有效的数据增强方法，扩充训练数据集，提升模型的泛化能力和鲁棒性。
3.应用创新：将改进后的CTPN模型应用于实际场景，例如路牌识别、广告牌识别等，并结合具体应用需求进行优化，提升模型的实用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 白翔, 赵丽, 刘文予, 等. 场景文字检测与识别:现状及展望[J]. 自动化学报, 2018, 44(7): 1173-1195.
2. 刘崇宇, 白翔, 刘文予, 等. 基于深度学习的场景文字检测与识别[J]. 自动化学报, 2019, 45(4): 600-621.
3. 黄立威, 王栋, 李远清, 等. 基于深度学习的自然场景文本检测方法综述[J]. 计算机应用, 2019, 39(S1): 1-8.
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