1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
自然场景文本检测是计算机视觉领域中一个重要且具有挑战性的研究课题，其目的是从自然场景图像中自动定位并识别出文本信息。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，自然场景文本检测取得了显著的进展。
然而，现有方法在处理复杂背景、多种字体、不同大小和形状的文本时仍面临挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
自然场景文本检测作为计算机视觉领域的一个重要分支，近年来受到越来越多的关注，并取得了显著进展。
深度学习的引入，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，极大地推动了该领域的发展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.深入研究笔画特征在自然场景文本检测中的作用和优势:分析笔画特征相较于其他特征（如纹理、颜色等）在文本检测任务中的优势，以及如何有效地提取和利用笔画特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:对自然场景文本检测、笔画特征提取、深度学习等相关领域的文献进行系统性的调研和分析，了解最新的研究进展和技术路线，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.数据集选择与分析:选择合适的公开数据集（如ICDAR、TotalText等）作为训练和测试集，并对数据集进行分析，了解数据集的特点、难点以及现有方法的不足，为模型设计提供参考。
3.笔画特征提取方法研究:研究不同的笔画特征提取方法，例如基于边缘检测算子的方法、基于骨架提取的方法、基于梯度方向直方图的方法等，并比较其优缺点，选择合适的笔画特征提取方法，或设计新的笔画特征提取方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于笔画特征的自然场景文本检测方法:与传统的基于纹理或颜色特征的文本检测方法不同，本研究将利用笔画特征来检测文本。
笔画特征更加稳定和鲁棒，尤其是在复杂背景和光照条件下，能够有效提高文本检测的精度。
2.设计高效的笔画特征提取模块:为了更好地提取笔画特征，本研究将探索不同的笔画特征提取方法，并设计高效的笔画特征提取模块，以提高特征提取的效率和鲁棒性。
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.樊冬雪,郭雷.融合多特征的自然场景文本检测方法[J].计算机科学,2022,49(07):107-113.
2.尹宝才,陈静静,刘云鹏,张凯,王佳.自然场景文本检测与识别的深度学习方法综述[J].计算机科学,2021,48(06):1-11.
3.黄辉,宋彦,李俊.基于深度学习的自然场景文本检测方法综述[J].电子学报,2020,48(09):1873-1889.
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