本文集中探讨了深度学习在自然场景文字识别中的应用，包括基于BiRNN的手写文字识别、OCR技术在金属工件字符检测中的运用、注意力机制在不规则场景文字识别中的重要性，以及预处理技术和数据增强技术如何提升古籍文字识别的准确性。同时，研究了深度学习模型在端到端文字识别、情感分析和文档图像处理中的进展，展示了其在盲人视觉辅助、商品信息抽取和图像质量提升等多个领域的潜力。
下面是该类的一些题目：
| 题目 |
|---|
| 场景文字识别技术研究及其在盲人视觉辅助中的应用 |
| 基于BiRNN的学生手写文字识别系统设计与实现 |
| 基于OCR技术的光滑金属工件表面字符检测与识别研究 |
| 基于共享卷积特征图谱的趋向于端到端的场景文字识别 |
| 基于图像拼接技术的自然场景视频文字识别研究 |
| 基于数据增强技术的古籍文字识别方法研究 |
| 基于注意力机制的不规则场景文字识别方法研究 |
| 基于注意力机制的图像中的文字识别研究 |
| 基于深度学习的场景文字识别研究 |
| 基于深度学习的文字识别与情感分析的研究 |
| 基于深度学习的文字识别算法研究 |
| 基于深度学习的自然场景文字识别 |
| 基于深度学习的自然场景文字识别 |
| 基于深度学习的自然场景文字识别与生成算法研究 |
| 基于深度学习的自然场景文字识别研究 |
| 基于深度学习的自然英文文字识别的研究 |
| 基于深度学习的西夏文字识别研究 |
| 基于深度学习的路牌文字识别算法的研究与实现 |
| 基于深度度量学习的战国简文字识别技术 |
| 基于深度神经网络的中文文字识别模型设计与实现 |
| 应用预处理技术的深度学习特征融合的文字识别算法 |
| 文档图像中端到端文字识别及其应用研究 |
| 自然场景下文字识别与信息抽取的研究与应用 |
| 购物平台商品信息图片中的文字识别 |
| 面向OCR的图像质量提升方法及其应用研究 |
| 面向图像的场景文字识别技术研究 |
| 面向孔府古籍文档图像的文字识别研究与实现 |
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