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基于CFS-YOLO模型和深度学习的图像文本识别方法
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作者 赵露 《喀什大学学报》 2025年第3期55-58,共4页
为优化图像文本识别的性能,使其能够在各种复杂场景中准确识别文本,利用CFS-YOLO模型和深度学习,开展了图像文本识别方法研究.首先,对图像进行归一化、灰度化与二值化处理,消除不同图像之间的差异;其次,构建CFS-YOLO模型,对图像文本区... 为优化图像文本识别的性能,使其能够在各种复杂场景中准确识别文本,利用CFS-YOLO模型和深度学习,开展了图像文本识别方法研究.首先,对图像进行归一化、灰度化与二值化处理,消除不同图像之间的差异;其次,构建CFS-YOLO模型,对图像文本区域进行检测定位;在此基础上,利用深度学习,识别区域内的图像文本.实验结果表明,取得了较低的编辑距离,均不超过2,整体显示出较高的识别准确性和鲁棒性,表现出了明显的优势. 展开更多
关键词 cfs-yolo 深度学习 图像文本识别
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