基于深度学习的高精度文字识别算法研究

文字识别在图像处理和文本分析领域应用广泛,然而传统的方法往往受限于复杂的背景、字体样式和光照条件等因素而表现不佳。为解决这些问题,提出了一种基于深度学习的文字识别算法,通过卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的结合,实现了对文字图像的端到端识别。该算法采用了多层次的特征提取和学习,能够有效地捕获文字图像中的语义和结构信息。实验结果表明,该算法在多个标准数据集上均表现出优异的识别性能,相比传统方法具有更高的准确性和鲁棒性。