深度学习文字识别
Blog ： https://blog.csdn.net/implok/article/details/95041472 步骤 ： 文字识别是AI的一个重要应用场景，文字识别过程一般由图像输入、预处理、文本检测、文本识别、结果输出等环节组成。 分类 ：文字识别可根据待识别的文字特点采用不同的识别方法，一般分为定长文字、不定长文字两大类别。 定长文字（例如验证码），由于字符数量固定，采用的网络结构相对简单，识别也比较容易； 不定长文字（例如印刷文字、广告牌文字等），由于字符数量是不固定的，因此需要采用比较复杂的网络结构和后处理环节，识别也具有一定的难度。 一、定长文字识别 定长文字的识别相对简单，应用场景也比较局限，最典型的场景就是验证码的识别。由于字符数量是已知的、固定的，因此，网络结构比较简单，一般构建3层卷积层，2层全连接层便能满足“定长文字”的识别。 二、不定长文字识别 不定长文字在现实中大量存在，例如印刷文字、广告牌文字等，由于字符数量不固定、不可预知，因此，识别的难度也较大，这也是目前研究文字识别的主要方向。下面介绍不定长文字识别的常用方法：LSTM+CTC、CRNN、chinsesocr。 1、LSTM+CTC 方法 （1）什么是LSTM 为了实现对不定长文字的识别，就需要有一种能力更强的模型，该模型具有一定的记忆能力，能够按时序依次处理任意长度的信息，这种模型就是