基于內(nèi)容圖像檢索中的優(yōu)化鑒別特征第一章：緒論

1.1研究背景與意義

1.2研究現(xiàn)狀

1.3論文的研究目的與意義

1.4論文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)

第二章：內(nèi)容圖像檢索技術(shù)綜述

2.1內(nèi)容圖像檢索的概念和基本原理

2.2基于顏色、紋理和形狀等特征的內(nèi)容圖像檢索方法

2.3基于MetricLearning的內(nèi)容圖像檢索方法

2.4基于分類(lèi)器的內(nèi)容圖像檢索方法

2.5深度學(xué)習(xí)在內(nèi)容圖像檢索中的應(yīng)用

第三章：優(yōu)化內(nèi)容圖像檢索的鑒別特征

3.1鑒別特征的概念與特點(diǎn)

3.2優(yōu)化鑒別特征的方法和思路

3.3基于深度學(xué)習(xí)的鑒別特征優(yōu)化方法

3.4基于MetricLearning的鑒別特征優(yōu)化方法

3.5鑒別特征優(yōu)化方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

第四章：鑒別特征在內(nèi)容圖像檢索中的應(yīng)用

4.1鑒別特征的應(yīng)用場(chǎng)景和特點(diǎn)

4.2優(yōu)化鑒別特征在內(nèi)容圖像檢索中的應(yīng)用研究

4.3鑒別特征優(yōu)化方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果評(píng)估

4.4鑒別特征在多媒體高速檢索系統(tǒng)中的應(yīng)用

第五章：結(jié)論與展望

5.1研究工作總結(jié)

5.2研究成果與創(chuàng)新點(diǎn)

5.3存在的不足和未來(lái)研究方向第一章：緒論

1.1研究背景與意義

隨著科技的不斷進(jìn)步和網(wǎng)絡(luò)的普及，人們對(duì)于圖像的需求也越來(lái)越大。但是，直接對(duì)海量的圖片進(jìn)行查找是一件非常繁瑣而耗費(fèi)時(shí)間的事情。在這種情況下，內(nèi)容圖像檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它可以根據(jù)圖像的特征進(jìn)行快速的檢索，從而解決這一難題。

內(nèi)容圖像檢索技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景，例如實(shí)現(xiàn)圖像搜索、圖像分類(lèi)、人臉識(shí)別、視頻檢索等。因此，優(yōu)化內(nèi)容圖像檢索方法已經(jīng)成為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。

1.2研究現(xiàn)狀

目前，人們已經(jīng)提出了許多的內(nèi)容圖像檢索方法，這些方法涉及到諸多的特征描述符，如顏色、形狀、紋理等。然而，在實(shí)踐應(yīng)用過(guò)程中，這些方法存在效率低、準(zhǔn)確性不高等缺點(diǎn)，因此仍需要進(jìn)一步研究。

為了解決這些問(wèn)題，學(xué)者們開(kāi)始注重優(yōu)化鑒別特征，來(lái)輔助內(nèi)容圖像檢索，從而得到更加準(zhǔn)確、快速的檢索結(jié)果。針對(duì)鑒別特征的優(yōu)化方法也是呈現(xiàn)出多樣化的趨勢(shì)，如深度學(xué)習(xí)，MetricLearning等方法。

1.3論文的研究目的與意義

本論文旨在對(duì)內(nèi)容圖像檢索中的優(yōu)化鑒別特征進(jìn)行研究，以提高內(nèi)容圖像檢索的準(zhǔn)確性和效率。具體而言，本研究的目的如下：

1.了解內(nèi)容圖像檢索的基本原理和現(xiàn)有技術(shù)。

2.探索鑒別特征的概念、特點(diǎn)，以及優(yōu)化鑒別特征的方法和思路。

3.深入研究基于深度學(xué)習(xí)和MetricLearning等方法的提高鑒別特征的方法，對(duì)鑒別特征優(yōu)化方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和分析。

4.探索鑒別特征的應(yīng)用場(chǎng)景和特點(diǎn)，以及鑒別特征在內(nèi)容圖像檢索中的應(yīng)用研究。

通過(guò)本研究的成果，可以提高內(nèi)容圖像檢索技術(shù)的精度和效率，為實(shí)際應(yīng)用提供更多的機(jī)會(huì)和前景。

1.4論文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)

本論文共分為五個(gè)章節(jié)。

第一章為緒論，介紹了論文的研究背景、意義、現(xiàn)狀、研究目的以及組織結(jié)構(gòu)等。

第二章為內(nèi)容圖像檢索技術(shù)綜述，主要介紹了內(nèi)容圖像檢索的概念和基本原理，以及常見(jiàn)的內(nèi)容圖像檢索方法。

第三章為優(yōu)化內(nèi)容圖像檢索的鑒別特征，主要介紹了鑒別特征的概念和特點(diǎn)，以及優(yōu)化鑒別特征的方法和思路。其中涉及到基于深度學(xué)習(xí)和MetricLearning等方法的鑒別特征優(yōu)化方法的詳細(xì)介紹。

第四章為鑒別特征在內(nèi)容圖像檢索中的應(yīng)用，主要介紹了鑒別特征的應(yīng)用場(chǎng)景和特點(diǎn)，以及鑒別特征在內(nèi)容圖像檢索中的應(yīng)用研究。其中還涉及到鑒別特征在多媒體高速檢索系統(tǒng)中的應(yīng)用案例。

第五章為結(jié)論與展望，分別總結(jié)了本研究工作的主要內(nèi)容和成果，以及存在的不足和未來(lái)研究方向。第二章：內(nèi)容圖像檢索技術(shù)綜述

2.1內(nèi)容圖像檢索的概念與基本原理

內(nèi)容圖像檢索（Content-BasedImageRetrieval，CBIR）是指利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)，根據(jù)圖像的內(nèi)容特征和相似性進(jìn)行自動(dòng)檢索和分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)高效、自動(dòng)化的圖像檢索。其基本原理是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理，抽取目標(biāo)圖像的內(nèi)容特征，然后將目標(biāo)特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中各圖像的特征進(jìn)行比較，通過(guò)相似性度量方法找出與目標(biāo)圖像最相似的圖像。

內(nèi)容圖像檢索技術(shù)主要包括圖像特征提取和相似性度量?jī)蓚€(gè)方面。其中，圖像特征提取使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理等技術(shù)，將圖像的內(nèi)容特征轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)形式，以便進(jìn)行比較和檢索。常用的圖像特征包括顏色、形狀、紋理等。相似性度量則是比較目標(biāo)圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中各圖像在特征空間中的距離和相似度，從而確定與目標(biāo)圖像最相似的圖像。

2.2常見(jiàn)的內(nèi)容圖像檢索方法

根據(jù)圖像特征的不同，內(nèi)容圖像檢索方法可以分為顏色特征檢索、形狀特征檢索和紋理特征檢索等。下面我們分別進(jìn)行介紹。

2.2.1顏色特征檢索

顏色特征檢索是一種使用圖像顏色直方圖來(lái)描述圖像內(nèi)容特征的方法。其基本原理是利用圖像顏色空間中顏色單元的分布情況，將圖像的顏色直方圖表示成一個(gè)N維的向量，N為顏色空間中顏色單元的數(shù)量。然后根據(jù)相似性度量方法計(jì)算目標(biāo)圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中各圖像在顏色空間中的距離和相似度，從而實(shí)現(xiàn)圖像的檢索和分類(lèi)。

2.2.2形狀特征檢索

形狀特征檢索主要是利用圖形輪廓和邊緣檢測(cè)等技術(shù)，將圖像的形狀信息提取出來(lái)，然后將其表示成一個(gè)向量。對(duì)于二維圖像，其一般采用基于區(qū)域的、基于邊緣的、基于幾何不變性等方法來(lái)提取圖像形狀特征。對(duì)于三維圖像，則通常采用曲面或點(diǎn)云表示法來(lái)描述其形狀信息。

2.2.3紋理特征檢索

紋理特征檢索是一種根據(jù)圖像的紋理特征來(lái)進(jìn)行檢索的方法。其基本原理是利用圖像的灰度分布、自相關(guān)函數(shù)、共生矩陣等紋理特征描述符，將圖像的紋理特征表示為一個(gè)N維的向量。通過(guò)計(jì)算目標(biāo)圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中各圖像在紋理特征空間中的距離和相似度，找出與目標(biāo)圖像最相似的圖像。

2.3總結(jié)

內(nèi)容圖像檢索技術(shù)是一種基于圖像內(nèi)容特征和相似性進(jìn)行檢索和分類(lèi)的技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。目前，常用的內(nèi)容圖像檢索方法主要包括顏色特征檢索、形狀特征檢索和紋理特征檢索等。然而，這些方法存在效率低、準(zhǔn)確性不高等缺點(diǎn)，需要進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。由此，本研究旨在優(yōu)化內(nèi)容圖像檢索的鑒別特征，從而提高其準(zhǔn)確性和效率。第三章:內(nèi)容圖像檢索的機(jī)器學(xué)習(xí)方法

3.1機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)容圖像檢索中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過(guò)基于數(shù)據(jù)的算法來(lái)識(shí)別和預(yù)測(cè)模式和趨勢(shì)的方法。在內(nèi)容圖像檢索中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過(guò)對(duì)圖像特征的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和效率。常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)等。

3.2基于支持向量機(jī)的內(nèi)容圖像檢索

支持向量機(jī)（SupportVectorMachines，SVM）是一種用于分類(lèi)和回歸問(wèn)題的學(xué)習(xí)算法。在內(nèi)容圖像檢索中，SVM可以通過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來(lái)尋找目標(biāo)圖像在特征空間中的最優(yōu)超平面，從而實(shí)現(xiàn)圖像的分類(lèi)和檢索。常見(jiàn)的SVM分類(lèi)器包括線性SVM、非線性SVM等。

3.2.1線性SVM

線性SVM以線性超平面為基礎(chǔ)，將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)分開(kāi)。對(duì)于內(nèi)容圖像檢索任務(wù)，可以將圖像特征表示為一個(gè)向量，使用線性SVM分類(lèi)器來(lái)分類(lèi)和檢索圖像。但是，線性SVM只能處理線性可分問(wèn)題，對(duì)于非線性問(wèn)題的分類(lèi)和檢索，則需要使用非線性SVM。

3.2.2非線性SVM

非線性SVM采用核函數(shù)來(lái)將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性問(wèn)題。對(duì)于內(nèi)容圖像檢索，可以使用不同的核函數(shù)來(lái)分類(lèi)和檢索圖像。常見(jiàn)的核函數(shù)包括多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基函數(shù)等。通過(guò)非線性SVM方法，可以更精確地分類(lèi)和檢索圖像。

3.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容圖像檢索

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于模擬人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它通過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)和預(yù)測(cè)。在內(nèi)容圖像檢索中，可以將圖像特征表示為一個(gè)向量，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)分類(lèi)和檢索圖像。常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

3.3.1前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層。對(duì)于內(nèi)容圖像檢索，可以將圖像特征輸入到輸入層，經(jīng)過(guò)多層網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算和傳遞，最終輸出識(shí)別和檢索結(jié)果。

3.3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種專(zhuān)門(mén)用于處理圖像和視頻數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它通過(guò)多層卷積和池化等操作，提取圖像中的特征，從而實(shí)現(xiàn)圖像檢索和分類(lèi)。在內(nèi)容圖像檢索中，可以采用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的CNN模型來(lái)識(shí)別和檢索圖像。

3.4基于決策樹(shù)的內(nèi)容圖像檢索

決策樹(shù)是一種基于樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)表示決策規(guī)則的模型，它可以通過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)和預(yù)測(cè)。在內(nèi)容圖像檢索中，可以將圖像特征表示為一個(gè)向量，使用決策樹(shù)模型來(lái)分類(lèi)和檢索圖像。常見(jiàn)的決策樹(shù)模型包括C4.5算法、ID3算法等。

3.4.1C4.5算法

C4.5算法是一種基于信息熵和信息增益來(lái)構(gòu)造決策樹(shù)的算法。在內(nèi)容圖像檢索中，可以構(gòu)造多個(gè)決策樹(shù)來(lái)分別對(duì)不同的圖像特征進(jìn)行分類(lèi)和檢索。

3.4.2ID3算法

ID3算法是另一種基于信息熵和信息增益來(lái)構(gòu)造決策樹(shù)的算法。在內(nèi)容圖像檢索中，可以使用ID3算法來(lái)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練決策樹(shù)模型，然后利用該模型來(lái)分類(lèi)和檢索圖像。

3.5總結(jié)

機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以進(jìn)一步提高內(nèi)容圖像檢索的準(zhǔn)確性和效率。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)等。通過(guò)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以將圖像特征轉(zhuǎn)化為一個(gè)向量，然后用該向量進(jìn)行分類(lèi)和檢索。需要注意的是，不同方法適用于不同的圖像特征和任務(wù)，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇和優(yōu)化。第四章:內(nèi)容圖像檢索的深度學(xué)習(xí)方法

4.1深度學(xué)習(xí)在內(nèi)容圖像檢索中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)是一種通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)學(xué)習(xí)和處理數(shù)據(jù)的方法。在內(nèi)容圖像檢索中，深度學(xué)習(xí)可以通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行多層的卷積、池化等操作，提取圖像中的高級(jí)特征，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和高效的圖像檢索。常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)等。

4.2基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容圖像檢索

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以通過(guò)多層的卷積和池化等操作，提取圖像中的高級(jí)特征。在內(nèi)容圖像檢索中，可以使用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的CNN模型來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像檢索。

4.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)主要由卷積層、池化層、全連接層和softmax層組成。卷積層對(duì)圖像進(jìn)行卷積，提取特征；池化層對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行縮放；全連接層將縮放后的特征圖輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；softmax層用于輸出最終的分類(lèi)結(jié)果。

4.2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練主要通過(guò)反向傳播算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。在內(nèi)容圖像檢索中，可以使用已經(jīng)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的CNN模型作為特征提取器，也可以使用遷移學(xué)習(xí)等方法來(lái)將已經(jīng)訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于目標(biāo)任務(wù)。

4.2.3基于CNN的內(nèi)容圖像檢索流程

基于CNN的內(nèi)容圖像檢索流程主要包括特征提取、特征查找和結(jié)果評(píng)估等步驟。首先，將圖像通過(guò)CNN模型進(jìn)行特征提取，得到與圖像相關(guān)的高級(jí)特征；接下來(lái)，將得到的特征向量與數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征向量進(jìn)行比較和查找，找到最相似的圖像；最后，通過(guò)評(píng)估檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率，對(duì)檢索過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

4.3基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容圖像檢索

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以通過(guò)擴(kuò)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像檢索。在內(nèi)容圖像檢索中，可以將圖像中的多個(gè)部分看作一個(gè)序列，然后使用RNN模型來(lái)處理和檢索圖像。

4.3.1RNN的基本結(jié)構(gòu)

RNN的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層。隱藏層中的神經(jīng)元不僅接受來(lái)自輸入層的信息，還接受上一個(gè)時(shí)間步驟的隱藏層的信息。通過(guò)這種方式，RNN可以對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行記憶和推斷。

4.3.2序列到序列模型

序列到序列模型是一種基于RNN的模型，可以實(shí)現(xiàn)序列數(shù)據(jù)間的映射和轉(zhuǎn)換。在內(nèi)容圖像檢索中，可以使用序列到序列模型將輸入序列（即圖像中的多個(gè)部分）映射到相似的圖像，從而實(shí)現(xiàn)圖像檢索。

4.4基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容圖像檢索

深度置信網(wǎng)絡(luò)（DeepBeliefNetwork，DBN）是一種基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以用于數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)和分類(lèi)。在內(nèi)容圖像檢索中，可以將圖像特征表示為DBN模型中的節(jié)點(diǎn)，然后利用該模型來(lái)分類(lèi)和檢索圖像。

4.4.1DBN的基本結(jié)構(gòu)

DBN的基本結(jié)構(gòu)包括多個(gè)隱層和一個(gè)輸出層，其中每個(gè)隱層都對(duì)上一個(gè)隱層進(jìn)行重建。DBN可以通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)和檢索。

4.4.2基于DBN的內(nèi)容圖像檢索流程

基于DBN的內(nèi)容圖像檢索流程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、特征轉(zhuǎn)化和結(jié)果評(píng)估等步驟。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括降維、去噪、標(biāo)準(zhǔn)化等操作；然后，使用DBN模型進(jìn)行特征提取，將圖像特征表示為DBN模型中的節(jié)點(diǎn)；接下來(lái)，使用線性變換將DBN模型中的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為特征向量，用于圖像檢索；最后，通過(guò)評(píng)估檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率，對(duì)檢索過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

4.5總結(jié)

深度學(xué)習(xí)方法可以對(duì)圖像進(jìn)行高級(jí)特征提取，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和高效的圖像檢索。常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)等。需要注意的是，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)數(shù)據(jù)特征和任務(wù)選擇合適的深度學(xué)習(xí)方法，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。第五章：基于文本的內(nèi)容圖像檢索

5.1文本信息在內(nèi)容圖像檢索中的重要性

圖像中的文本信息包含了對(duì)圖像的描述和語(yǔ)義信息，可以為圖像檢索提供更加準(zhǔn)確和語(yǔ)義化的描述。在內(nèi)容圖像檢索中，利用圖像中的文本信息進(jìn)行檢索可以大大提高檢索的效率和準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)更加智能化的圖像檢索。

5.2基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的文本信息提取

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以通過(guò)特征提取、關(guān)鍵詞提取、文本分類(lèi)等技術(shù)來(lái)提取圖像中的文本信息。其中，特征提取可以通過(guò)HOG、SIFT、SURF等方法提取圖像局部特征，進(jìn)行文本區(qū)域檢測(cè)；關(guān)鍵詞提取可以通過(guò)TF-IDF、LDA等技術(shù)提取文本區(qū)域的關(guān)鍵詞，實(shí)現(xiàn)文本信息的提取；文本分類(lèi)可以根據(jù)文本中的關(guān)鍵詞對(duì)文本進(jìn)行分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的圖像檢索。

5.3基于深度學(xué)習(xí)的文本信息提取

深度學(xué)習(xí)方法在圖像中文本信息的提取方面也產(chǎn)生了較為顯著的作用，其中常用的方法有：

5.3.1基于CNN的文本區(qū)域檢測(cè)

基于CNN的文本區(qū)域檢測(cè)方法可以通過(guò)訓(xùn)練分類(lèi)器識(shí)