计算机视觉中的场景文字识别概述

场景文字识别（Scene Text Recognition，STR）是计算机视觉领域中的一项重要任务，其目标是从自然场景中的图像中准确地识别出文本信息。与传统的光学字符识别（OCR）不同，场景文字识别面临着更加复杂的场景、更多的干扰和更强的变化，因此需要更加有效的算法和技术。

场景文字识别包括两个主要的子任务：文本检测和文本识别。文本检测是指从图像中找到文本的位置和边界框，而文本识别则是指将文本区域转换为可识别的字符序列。通常情况下，这两个子任务是交替进行的，即先进行文本检测，然后对检测到的文本区域进行识别。

近年来，深度学习技术的发展使得场景文字识别的性能有了大幅提升，许多基于深度学习的方法已经成为主流。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和注意力机制（Attention Mechanism）等。此外，还有一些特殊的技术如数据增强、迁移学习和联合训练等，都可以进一步提高场景文字识别的性能。

场景文字识别在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、智能安防、图像搜索、文档识别等。未来随着技术的不断发展，场景文字识别的应用范围还将不断拓展。