摘要
自然场景文本检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。
相较于传统的文档文本，自然场景文本因其背景复杂、字体多样、大小不一以及排列方向自由等特点，给文本检测带来了极大的挑战。
本文针对自然场景文本检测问题，对基于笔画特征的检测方法进行了深入研究。
首先，介绍了自然场景文本检测的基本概念和研究意义，并概述了现有的主要技术方法，包括传统的特征工程方法和基于深度学习的方法。
然后，重点阐述了基于笔画特征的自然场景文本检测方法，详细分析了笔画特征提取、文本区域候选框生成、候选框分类与回归等关键技术。
最后，对基于笔画特征的自然场景文本检测方法的未来发展趋势进行了展望。
关键词：自然场景文本检测；笔画特征；深度学习；特征提取；目标检测
随着智能手机和移动互联网的普及，人们越来越依赖于从图像和视频中获取信息。
自然场景文本作为一种重要的视觉信息，广泛存在于我们的日常生活中，例如路牌、广告牌、产品包装等。
自然场景文本检测旨在从图像中自动识别和定位文本区域，是实现场景理解、图像检索、盲人导航等应用的关键技术。
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