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基于改进TextBoxes++的多方向场景文字识别算法的研究
被引量:
1
1
作者
李伟冲
《现代计算机》
2018年第24期67-72,共6页
多方向自然场景文字识别是计算机视觉领域中最困难和最有价值的挑战之一。现存的大多数方法只针对水平方向的文字,或将文字检测和识别视为单独的任务。基于目前先进的多方向场景文字检测算法TextBoxes++提出一个统一的端到端可训练的多...
多方向自然场景文字识别是计算机视觉领域中最困难和最有价值的挑战之一。现存的大多数方法只针对水平方向的文字,或将文字检测和识别视为单独的任务。基于目前先进的多方向场景文字检测算法TextBoxes++提出一个统一的端到端可训练的多方向文字识别方法,用于文字的同时检测和识别。为了适应多方向文字的识别,在TextBox-es++文字检测分支添加对四边形文字框角度的预测;并且通过添加文字识别分支扩展TextBoxes++的网络结构,用于文字的识别;引入RoIRotate以在检测和识别之间共享卷积特征。在公开数据集ICDAR 2015和ICDAR 2017 MLT上的实验证明所提出的方法的有效性。
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关键词
文字识别
OCR
文字检测
端到端文字识别
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职称材料
题名
基于改进TextBoxes++的多方向场景文字识别算法的研究
被引量:
1
1
作者
李伟冲
机构
四川大学计算机学院
出处
《现代计算机》
2018年第24期67-72,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61332001)
文摘
多方向自然场景文字识别是计算机视觉领域中最困难和最有价值的挑战之一。现存的大多数方法只针对水平方向的文字,或将文字检测和识别视为单独的任务。基于目前先进的多方向场景文字检测算法TextBoxes++提出一个统一的端到端可训练的多方向文字识别方法,用于文字的同时检测和识别。为了适应多方向文字的识别,在TextBox-es++文字检测分支添加对四边形文字框角度的预测;并且通过添加文字识别分支扩展TextBoxes++的网络结构,用于文字的识别;引入RoIRotate以在检测和识别之间共享卷积特征。在公开数据集ICDAR 2015和ICDAR 2017 MLT上的实验证明所提出的方法的有效性。
关键词
文字识别
OCR
文字检测
端到端文字识别
Keywords
Text Recognition
OCR
Text Detection
End-to-End Text Recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进TextBoxes++的多方向场景文字识别算法的研究
李伟冲
《现代计算机》
2018
1
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