摘要
自然场景文字识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。
由于自然场景中文字种类繁多、大小不一、字体各异、背景复杂等因素，对其进行准确识别一直是极具挑战性的任务。
CTPN作为一种高效的文本检测模型，在自然场景文字识别中取得了显著的成果。
本文将针对基于CTPN的自然场景文字识别研究进行综述，首先介绍自然场景文字识别和CTPN模型的相关概念，接着回顾该领域的研究历史和现状，并对主要研究方法进行分析和比较，最后总结该领域所面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：自然场景文字识别；CTPN；深度学习；文本检测；文本识别
1.1自然场景文字识别
自然场景文字识别（SceneTextRecognition，STR）是指从自然场景图像中自动检测和识别文字的过程，其目的是将自然场景中的文字信息转化为可编辑的文本。
与传统的文档文字识别不同，自然场景文字识别需要处理更加复杂多变的场景，例如光照变化、视角倾斜、背景干扰等，因此更具挑战性。
1.2CTPN模型
CTPN（ConnectionistTextProposalNetwork，连接主义文本提议网络）是一种基于深度学习的文本检测模型，其核心思想是将文本检测任务转化为一系列细粒度的文本片段检测任务。
CTPN模型采用卷积神经网络提取图像特征，并利用循环神经网络建立文本片段之间的上下文关系，最终输出精确的文本行检测框。
CTPN模型在ICDAR2015和2017场景文本检测竞赛中取得了领先的成绩，证明了其在自然场景文字检测任务上的有效性。
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