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1. 研究目的与意义（文献综述）
随着科技产品的普及使用，越来越多的人选择阅读电子文档，易存储、易查阅、共享化等优点使得文档数字化成为一种趋势。越来越多的人使用移动设备捕获文档图像来获得数字文档，但是由于拍摄环境不能保证良好，拍摄得到的文档图片可能会出现文档的边或角点被遮挡等情况，如何在复杂场景中对被遮挡的文档进行精准定位就成为亟待解决的问题。
早在上世纪八十年代，就已经有如何将数字化打印文档分割为文本和图像区域的研究，还能够识别出数百种字体样式和大小；在此基础上，进一步发展了图像分割方法、自动拼接重叠图像技术，光学字符识别技术（OCR）的出现让简单背景下的文档数字化变得更加容易，用户甚至可以实时使用数字化后的文档，系统会自动扫描电子设备中的图像文档。不仅如此，在这个领域还组织了竞赛，针对相关论文对于文档数字化的贡献也有了评测系统。虽然已经国内外都已有关于文档数字化的研究，但是对于遮挡文档的精准定位问题始终没有一个专门的解决方案，本次毕业设计就是针对性地解决这个问题。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容：
收集一些自然场景下的被遮挡文档图片作为数据集，设计一个自然场景遮挡文档定位算法，将此算法应用到数据集上进行训练和测试，分析结果并对算法进行评价。
目标：
3. 研究计划与安排
1、2020年3月1日-2020年3月15日，收集自然场景下的被遮挡文档图片，构建自己的遮挡文档定位数据集。
2、2020年3月16日-2020年4月30日 设计基于卷积神经网络的自然场景遮挡文档定位算法，并在数据集上进行训练测试。
3、2020年5月1日-2020年5月25日，撰写毕业论文。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]wong k y, casey r g, wahl f m. document analysis system[j]. ibm journal of research and development, 1982, 26(6): 647-656.
[2]nagy g. twenty years of document image analysis in pami[j]. ieee transactions on pattern analysis machine intelligence, 2000 (1): 38-62.
[3]burie j c, chazalon j, coustaty m, et al. icdar2015 competition on smartphone document capture and ocr (smartdoc)[c]. international conference on document analysis and recognition (icdar), 2015: 1161-1165.
