1. 本选题研究的目的及意义
文字是人类文明的重要载体，承载着丰富的信息。
自然场景中的文字检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。
相较于传统的扫描文档文字识别，自然场景文字检测面临着更加复杂多变的挑战，例如：文字字体、大小、颜色、方向的多样性，复杂的背景环境干扰，以及光照、视角等因素的影响。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，自然场景文字检测技术取得了显著的进展，涌现出许多优秀的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在自然场景文字检测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
本研究将针对自然场景文字检测问题，从以下几个方面展开研究：1.自然场景文字特点分析:深入分析自然场景文字的多样性、复杂背景干扰、光照变化、视角变化等因素对文字检测带来的挑战，为算法设计提供依据。
2.基于深度学习的文字检测方法研究:研究和改进基于深度学习的文字检测方法，例如基于目标检测的FasterR-CNN、SSD等方法，以及基于分割的FCN、UNet等方法，并探索基于连接主义的文字检测方法，以提高算法在复杂场景下的性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研:阅读相关领域的国内外文献，了解自然场景文字检测的研究现状、主要挑战和现有方法，为研究提供理论基础。
2.算法设计与改进:基于深度学习技术，研究和改进现有的文字检测算法，例如FasterR-CNN、SSD、FCN、UNet等，并探索新的算法模型，以提高文字检测的准确率和鲁棒性。
3.实验平台搭建:搭建深度学习实验平台，配置必要的硬件和软件环境，例如GPU、深度学习框架等，为算法训练和测试提供支撑。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种改进的基于深度学习的自然场景文字检测算法:针对现有算法在复杂场景下存在的问题，例如遮挡、模糊等，提出改进的算法模型，以提高文字检测的准确率和鲁棒性。
2.构建一种新的自然场景文字数据集:针对现有数据集的不足，例如场景单一、标注不准确等，构建一种新的数据集，以提高算法的泛化能力和鲁棒性。
3.将多模态信息融合到文字检测中:将图像信息与其他模态的信息，例如文本语义信息、深度信息等，进行融合，以提高文字检测的准确率和鲁棒性。
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]刘崇宇,刘宇,王士进.深度学习的场景文字检测与识别技术综述[J].计算机工程与科学,2020,42(01):51-65.
[2]谢荣峰,周波,黄河,等.自然场景文字检测与识别的深度学习方法[J].电子学报,2021,49(03):551-565.
[3]钟勇,李文辉,刘文予,等.自然场景图像文字检测与识别方法综述[J].模式识别与人工智能,2020,33(06):532-547.
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