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针对在自然场景下,现有的手写体票据字符识别精度低的问题,提出了一种改进的端到端的网络文本识别方法。通过对Visual Geometry Group (VGG)卷积网络进行改进,从而获取深层次的图像特征;通过改进的双向长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)提取上下文信息,对不同长度的文本序列进行预测,改进的LSTM网络将遗忘门和输入门合并成一个更新门,使得LSTM网络可以获得更长时期的历史信息;使用最优路径的方法对文本进行转录,该方法可以找到概率最大路径,输出这条路径