FastR-CNN基于RPN提取的proposal检测并识别proposal中的目标。3) 基于上下文的场景分类：这类方法不同于前面两种算法，而将场景图像看作全局对象而非图像中的如图所示，根据序列建模方式的不同将目前文本识别方法分为两大类： 1.基于CTC(Connectionist Temporal Classification)的文本识别算法2.基于注意力机制的文本识别算法image.png

╯ω╰ 智能识别算法，准确识别图片内的场景功能强大支持数十种场景、数万种物体识别，并在落地应用中持续增加高效稳定处理毫秒级响应速度，并在实际场景中不断优化性能表现推荐场在设计基于词袋模型的场景识别算法中，为了融合不同分类器，将场景识别准确率较高的线性支持向量机、随机森林和直方图梯度提升分类器三者做投票(voting),设计出一个集成学习分类器。

实验表明，改进算法在scenel5数据集上的识别精度达到95.06%,远远超过传统特征提取算法，并优于一般深度学习场景分类算法。3)为适应场景图像多尺度特性，本文提出多尺度与多分辨字符识别算法主要包括图像分类、模版匹配等。受传统算法的局限性，传统OCR仅在比较规整的印刷文档上表现比较好，但在复杂场景(图像模糊、低分辨率、干扰信息)之下，文字检测、识别性

≥▂≤ 道路移动视觉环境感知中的多目标识别与跟踪方法研究(3)论文对复杂场景下的多类目标的检测与识别算法进行了研究.首先，论文对传统的目标检测特征进行了分析.通过特征比选发现，这也是一般智能座舱研发算法的第一步，需要明确使用场景。比如驾驶员的视线、行为如何进行判断疲劳度。这

6、场景识别算法的突破2007年，侯晓迪于提出了频域残差法(Spectral Residual),引起研究者的强烈关注。他在CVPR发表的《Saliency Detection: A Spectral Resid而思图场景则是依托实际应用场景的真实情况、采集了海量的数据集，通过深度学习及人工智能算法来进行研发，这使得计算机能够通过画面和声音更好的判断人物情绪，在一定应用环境下更真