本文介绍图像文本识别（OCR）领域的最新技术进展。首先介绍应用背景，包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。接着介绍搭建图文识别模型过程中经常被引用到的多种特征提取基础网络、物体检测网络框架，以及它们被应用到图文识别任务中所面临的场景适配问题。然后介绍最近三年来出现的各种文本边框检测模型、文字内容识别模型、端到端图文识别模型。最后介绍图文识别领域的大型公开数据集。

自然场景图像中文字识别受很多环境因素的影响，要想做到识别100%准确很难，看看都受那些因素影响，该如何不断优化识别效果吧

近年来自然场景图像中的文字检测与识别越来越得到人们的关注，主要是因为图像中的文字检测与识别对于理解图片内容、建立图像索引具有重要的意义。本文针对图像文字检测与识别这一领域的核心的问题即文字检测与定位，首先通过介绍了图像中的文字检测的基本概念，然后通过介绍和对比各种图像文字检测的方法的优缺点，我们可以得出这样一个结论即结合深度学习方法和大数据来进行自然场景图像文字检测与识别已经成为一个趋势和热点，文章最后总结了该领域的挑战和最新的发展趋势。