T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:基于降低文本识别难度、优化STN(Spatial Transformer Networks)矫正算法、改善图像质量的目的,采用控制点预处理和文本分割预处理方法,通过计算文本检测算法得到的控制点来规范环扇形文本区域,通过优化单位矫正区域来改善STN矫正质量。结合在公开数据集上开展的矫正及识别实验得出,该文推荐方法在IIIT5K和CUTE80数据集上的准确率至少提升了2.67倍和2.41倍。
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