文献综述
文 献 综 述1.1 课题的背景与意义随着当下社会科学技术与智能网络的高速发展，图像识别成为了一种普遍需要的功能，在社会工作的各个方面图像识别的技术都得到了广泛应用，例如交通灯对车牌的抓拍，智能手机中对商品图片的归类，文献图片的文字翻译，小区门口的人脸识别，以及近两年新兴的人工智能领域的智能视觉等，这些需要被识别的图像都包含着海量复杂的信息，对这些信息的归纳识别就成了我们需要研究的课题。
在这些类别纷繁的图像中，文字是场景图像识别中一个重要研究方向。
文字识别在信件包裹的分拣、统计报表的录入分析、各类证件识别、车牌识别、道路识别等实际 场景中有着广泛的应用。
如何让计算机高效地理解图片上的文字信息,尤其是印刷体汉字信息,是文字识别领域的重要问题。
而汉字录入是中文信息处理的首要条件，当前，大量的中文文献是以扫描件形式整理存放的，这给后续处理制造了困扰，因而亟需汉字识别软件将其转化成文本信息。
近十几年来，随着智能终端的广泛使用，人们拍照，搜索图像等正在无时不刻的生产和处理大量的图像，这些图像中经常包含许多印刷体汉字信息。
这也为印刷体汉字识别提供了巨大的应用市场和应用空间。
以深度学习为基础的人工智能技术的之所以能够不断的发展进步，要归功于深度学习中神经网络优秀的特征学习能力和特征提取能力,其中神经网络的网络结构灵活，便于训练和调整。
卷积运算的特性决定了神经网络适用于处理具有网络状结构的数据。
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