本章主要介绍文本识别算法的理论知识，包括背景介绍、算法分类和部分经典论文思路。

通过本章的学习，你可以掌握：

1. 文本识别的目标

2. 文本识别算法的分类

3. 各类算法的典型思想

1 背景介绍

文本识别是OCR（Optical Character Recognition）的一个子任务，其任务为识别一个固定区域的文本内容。在OCR的两阶段方法里，它接在文本检测后面，将图像信息转换为文字信息。

具体地，模型输入一张定位好的文本行，由模型预测出图片中的文字内容和置信度，可视化结果如下图所示：

文本识别的应用场景很多，有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等，根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类：**规则文本识别**和**不规则文本识别**。

* 规则文本识别：主要指印刷字体、扫描文本等，认为文本大致处在水平线位置

* 不规则文本识别： 往往出现在自然场景中，且由于文本曲率、方向、变形等方面差异巨大，文字往往不在水平位置，存在弯曲、遮挡、模糊等问题。

下图展示的是 IC15 和 IC13 的数据样式，它们分别代表了不规则文本和规则文本。可以看出不规则文本往往存在扭曲、模糊、字体差异大等