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应用MSER与DLBP的证件文本定位方法
1
作者
贾小云
潘德燃
赵晓
《陕西科技大学学报》
CAS
2020年第2期166-171,共6页
针对复杂背景文本定位问题,提出了一种应用MSER算法与DLBP纹理特征的文本定位方法.该方法由候选区域提取、文本行合并以及文本区域检测所组成.首先,使用MSER算法在预处理后的证件图像中进行多通道候选区域提取;接着,采用一种新设计的文...
针对复杂背景文本定位问题,提出了一种应用MSER算法与DLBP纹理特征的文本定位方法.该方法由候选区域提取、文本行合并以及文本区域检测所组成.首先,使用MSER算法在预处理后的证件图像中进行多通道候选区域提取;接着,采用一种新设计的文本行合并算法对候选区域进行文本行合并;最后,利用DLBP纹理特征结合SVM分类检测从而确定最终的文本区域.实验结果表明,本文所设计的文本行合并算法结合DLBP纹理特征进行分类检测,能够得到较高的召回率和准确率.同时,对不同类型的证件都具有较好的兼容能力.
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关键词
证件
文本
定位
文本行合并
最大极值稳定区域
主要局部二值模式
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职称材料
题名
应用MSER与DLBP的证件文本定位方法
1
作者
贾小云
潘德燃
赵晓
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
出处
《陕西科技大学学报》
CAS
2020年第2期166-171,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61601271)。
文摘
针对复杂背景文本定位问题,提出了一种应用MSER算法与DLBP纹理特征的文本定位方法.该方法由候选区域提取、文本行合并以及文本区域检测所组成.首先,使用MSER算法在预处理后的证件图像中进行多通道候选区域提取;接着,采用一种新设计的文本行合并算法对候选区域进行文本行合并;最后,利用DLBP纹理特征结合SVM分类检测从而确定最终的文本区域.实验结果表明,本文所设计的文本行合并算法结合DLBP纹理特征进行分类检测,能够得到较高的召回率和准确率.同时,对不同类型的证件都具有较好的兼容能力.
关键词
证件
文本
定位
文本行合并
最大极值稳定区域
主要局部二值模式
Keywords
ID photo text localization
text line merging
MSER
DLBP
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用MSER与DLBP的证件文本定位方法
贾小云
潘德燃
赵晓
《陕西科技大学学报》
CAS
2020
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