El aprendizaje profundo es un subcampo de la inteligencia artificial que permite al ordenador adoptar y aprender algunas reglas nuevas. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden identificar imágenes, objetos, observaciones, textos y otras estructuras. En los últimos años, el reconocimiento de texto de escena ha inspirado a muchos investigadores de la comunidad de visión por ordenador, y aún así, necesita mejoras debido al pobre rendimiento de los algoritmos de reconocimiento de escena existentes. Este trabajo de investigación propone un nuevo enfoque para el reconocimiento de textos de escenas que integra LSTM bidireccional y redes neuronales de convolución profunda. En el método propuesto, primero se identifica el contorno de la imagen y luego se introduce en la CNN. La CNN se utiliza para generar la secuencia ordenada de las características de la imagen contorneada. A continuación, la secuencia de características se codifica utilizando la Bi-LSTM. La Bi-LSTM es una herramienta muy útil para extraer las características de la secuencia de palabras. Por lo tanto, este trabajo combina los dos potentes mecanismos para extraer las características de la imagen, y la imagen de entrada basada en el contorno hace que el proceso de reconocimiento sea más rápido, lo que hace que esta técnica sea mejor en comparación con los métodos existentes. Los resultados de la metodología propuesta se evalúan en el conjunto de datos MSRATD 50, el conjunto de datos SVHN, el conjunto de datos de matrículas de vehículos, el conjunto de datos SVT y los conjuntos de datos aleatorios, y la precisión es del 95,22%, 92,25%, 96,69%, 94,58% y 98,12%, respectivamente. Según el análisis cuantitativo y cualitativo, este enfoque es más prometedor en términos de exactitud y tasa de precisión.
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