手机端照片文本信息识别与提取技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，人们越来越多地使用手机拍摄照片记录信息。

照片作为一种重要的信息载体，蕴藏着丰富的文本信息，例如路牌标识、商品标签、书籍封面等。

从照片中自动识别和提取文本信息，对于信息检索、内容理解、人机交互等领域具有重要的意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着深度学习技术的快速发展，光学字符识别（ocr）和场景文本识别（str）技术取得了显著的进步，涌现出一系列优秀的算法和模型，极大地推动了文本识别技术在实际场景中的应用。

1. 国内研究现状

国内学者在手机端照片文本信息识别领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对手机端照片文本信息识别与提取技术进行深入研究，主要内容包括：
1.手机端照片文本信息识别与提取关键技术研究:深入研究光学字符识别（ocr）和场景文本检测（str）技术，分析现有技术的优缺点，并针对手机照片的特点进行改进和优化。

研究文本识别后处理技术，包括文本校正、去噪、排版等，提高文本识别结果的准确性和可读性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

首先，进行文献调研，系统地了解手机端照片文本信息识别与提取技术领域的国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和参考方向。

其次，深入研究光学字符识别、场景文本检测、深度学习等关键技术，分析现有技术的优势和局限性，并针对手机端照片的特点进行改进和优化。

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.针对手机照片特点的算法优化:将针对手机照片分辨率低、光照变化大、背景复杂等特点，对现有的文本检测和识别算法进行改进和优化，提高算法的鲁棒性和准确性。

2.轻量级模型设计:针对手机计算资源有限的特点，研究轻量级的文本识别模型，在保证识别精度的前提下，降低模型计算量和存储空间占用，提升模型运行效率。

3.多任务学习框架下的联合优化:将探索多任务学习框架下的文本检测和识别任务联合优化，以提高整体识别性能。

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.陈硕，刘文印，王栋，等.自然场景文本检测与识别技术综述[j].软件学报，2021,32(06):1748-1780.

2.张广鹏，刘晓东，王瑞.自然场景图像文本识别研究综述[j].计算机科学，2021,48(06):1-12.

3.丁锐，陈明.面向文本识别的深度学习方法综述[j].计算机工程与应用，2020,56(13):1-13 42.