全文总字数：1371字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
复杂场景，主要是指自然场景下情况比较复杂，例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备上的说明、商标等等，存在着背景复杂、光线忽明忽暗、角度倾斜、扭曲变形、清晰度不足等各种情况。
要求利用CTPN（Connectionist Text Proposal Network：基于连接预选框网络的文本检测）技术对图片中的文本行进行准确定位，在卷积获得的特征图上生成的一系列适当尺寸的文本预选框，进行文本行的检测。
可根据个人熟悉情况用Matlab、Python或者C 进行开发。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 查阅不少于15篇的近5年相关资料，其中外文文献不少于3篇，完成开题报告（设计目的意义至少800汉字，基本内容和技术方案至少400汉字）。
(2) 利用CTPN（Connectionist Text Proposal Network：基于连接预选框网络的文本检测）算法，对图片中的文本行进行准确定位，并编写程序实现。
(3) 所设计完成的程序应具有较高的可操作性与较好的用户体验，程序应运行稳定。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周搜集资料，撰写开题报告；第4周—第5周论文开题；第6周—第12周撰写论文初稿；第12周—第15周修改论文；第16周论文答辩。
4. 主要参考文献
1、张再银, 童立靖, 湛健. 基于文本域分割和文本行检测的扭曲文档图像校正[J]. 电脑与信息技术, 2015, 23(1).2、李景, 金花, 刘金刚. 一种基于英文字符的斜体检测方法[J]. 计算机应用与软件, 2015(3):192-195.3、熊玲. 自然场景图像中的文本定位和提取算法研究[D]. 东南大学, 2016.4、Asma Naseer, Kashif Zafar. Meta features-based scale invariant OCR decision making using LSTM-RNN[J]. Computational Mathematical Organization Theory, 2019, 25.5、Elena Limonova, Pavel Bezmaternykh, Dmitry Nikolaev,等. Slant rectification in Russian passport OCR system using fast Hough transform[C]// Ninth International Conference on Machine Vision. Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE) Conference Series, 2017.
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