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1. 毕业设计（论文）主要内容：
本论文题目参考学术论文成果。场景文本识别在各个领域都有着广泛的应用，基于深度学习方法以较高的准确率识别目标文本是研究的重点，而文本检测又是其中重要的一环。本论文是包含定位网络与矫正网络神经网络模型，定位网络定位输入图像中的的文本，矫正网络将定位的文本自适应转换为矫正图像。
本论文的主要研究内容包括：
（1）基于灵活的Thin-PlateSpline（简称：TPS）定位图像中的文本并生成两组控制点；
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
主要要求：
1. 实现基于ASTER模型的场景文本检测算法；
2. 完成实验验证算法的有效性。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/19—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
4. 主要参考文献
[1] ShiBaoguang,Yang Mingkun,Wang Xinggang,Lyu Pengyuan,Yao Cong,Bai Xiang. ASTER: An Attentional Scene TextRecognizer with Flexible Rectification.[J]. IEEEtransactions on pattern analysis and machine intelligence,2019,41(9).
[2] C.Bartz, H. Yang, and C. Meinel. SEE:towards semi-supervised end-to-end scenetext recognition. CoRR, abs/1712.05404, 2017.
[3] F.L. Bookstein. Principal warps: Thin-plate aplines and the decomposition ofdeformations. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 11(6):567-585,1989.
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