Resumen

Con el rápido desarrollo de la informática, una gran cantidad de imágenes y una cantidad explosiva de información hacen difícil filtrar y extraer información de manera efectiva. Este artículo se centra en la incapacidad de la detección y reconocimiento efectivos del contenido de texto en inglés para llevar a cabo investigaciones, lo cual es útil para mejorar la aplicación del análisis inteligente. Este documento estudia cómo mejorar el modelo de red neuronal para mejorar la eficiencia de la detección y reconocimiento de texto en imágenes bajo un fondo complejo. El trabajo de investigación principal es el siguiente: (1) Se propone un algoritmo de detección de texto multidireccional CTPN mejorado, y se aplica este algoritmo al sistema de detección y reconocimiento de texto multidireccional. Utiliza la rotación multiángulo de la imagen a detectar, luego fusiona las cajas de texto candidatas detectadas por la red CTPN, y utiliza la estrategia de fusión para encontrar la mejor área del texto. Este algoritmo resuelve el problema de que la red CTPN solo puede detectar el texto en dirección horizontal aproximada. (

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Desarrollo; Informática; Imágenes; Información; Modelo de red neuronal; Detección de texto
• Keywords:Development; Computer science; Images; Information; Neural network model; Text detection