摘要
自然场景文字识别(SceneTextRecognition,STR)旨在识别自然图像中出现的文字，近年来已成为计算机视觉领域的研究热点。
不同于传统的文档文字识别，自然场景文字识别面临着背景复杂、字体多样、光照变化等挑战，因此对算法的鲁棒性和泛化能力提出了更高的要求。
近年来，深度学习技术的飞速发展为自然场景文字识别提供了新的解决思路，并取得了突破性进展。
本文首先介绍了自然场景文字识别的研究背景和意义，以及相关概念；其次，对基于深度学习的自然场景文字识别方法进行了详细综述，包括常用的数据集和评价指标、文字检测方法、文字识别方法以及主流的端到端识别方法；最后，对该领域的未来发展趋势进行了展望。
关键词：自然场景文字识别；深度学习；文字检测；文字识别；文献综述
近年来，随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉领域取得了突破性进展，其中之一就是自然场景文字识别（SceneTextRecognition，STR）。
自然场景文字识别是指从自然场景图像中自动检测和识别出文字信息的技术，其应用领域十分广泛，包括：
自动驾驶：识别道路标识、交通标志等信息，辅助车辆安全行驶。
智能机器人：识别环境中的文字信息，提高机器人的感知和理解能力。
图像搜索：根据图像中的文字信息进行检索，提高搜索效率和准确率。
辅助视障人士：识别环境中的文字信息，为视障人士提供语音播报等服务。
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