2、文本图像检索与识别中的关键概念、算法及实验分析

文本图像检索与识别中的关键概念、算法及实验分析

在文本图像检索与识别领域，涉及众多关键概念、算法以及大量的实验数据。以下将对这些内容进行详细阐述。

1. 缩写词与符号

首先，了解一些常见的缩写词和数学符号是很有必要的。以下是部分重要缩写词的含义：
| 缩写 | 全称 |
| — | — |
| ANN | Artificial Neural Network（人工神经网络） |
| AP | (raw) Average Precision（原始平均精度） |
| BB | Bounding Box（边界框） |
| BLSTM | Bi - directional Long - Short Term Memory（双向长短期记忆网络） |
| BOW | Bag of Words（词袋模型） |
| CBIDC | Content Based Image Document Classification（基于内容的图像文档分类） |
| CER | Character Error Rate（字符错误率） |
| CNN | Convolutional Neural Network（卷积神经网络） |
| CL | Character Lattice（字符格） |
| CRNN | Convolutional - Recurrent Neural Network（卷积循环神经网络） |
| CSC | Closed Set Classification（封闭集分类） |
| CTC | Connectionist Temporal Classification（连接主义时间分