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自然场景中多方向文本的检测
被引量:
2
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作者
方承志
黄梅玲
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第5期1377-1381,共5页
考虑到字符的形状、大小、背景和对齐方式的多样性,提出基于笔画宽度构建多方向候选区域串的模型,用于检测任意定向和弯曲的场景文本。在提取图像最大稳定极值区域(MSER)的基础上,应用剪枝算法获取孤立的连通区域,应用笔画宽度变换(SWT...
考虑到字符的形状、大小、背景和对齐方式的多样性,提出基于笔画宽度构建多方向候选区域串的模型,用于检测任意定向和弯曲的场景文本。在提取图像最大稳定极值区域(MSER)的基础上,应用剪枝算法获取孤立的连通区域,应用笔画宽度变换(SWT)获得字符候选区域,使用丢失字符恢复的算法得到候选文本行,根据多向文本行的特征应用AdaBoost算法对文本行进行分类。仿真结果表明,该算法对任意笔画宽度、任意方向的文本均可以进行检测,取得了较好的效果。
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关键词
文本检测
最大稳定极值区域
笔画宽度变换
ADABOOST
算法
丢失字符恢复算法
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职称材料
题名
自然场景中多方向文本的检测
被引量:
2
1
作者
方承志
黄梅玲
机构
南京邮电大学电子科学与工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第5期1377-1381,共5页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(61271334
61073115)
文摘
考虑到字符的形状、大小、背景和对齐方式的多样性,提出基于笔画宽度构建多方向候选区域串的模型,用于检测任意定向和弯曲的场景文本。在提取图像最大稳定极值区域(MSER)的基础上,应用剪枝算法获取孤立的连通区域,应用笔画宽度变换(SWT)获得字符候选区域,使用丢失字符恢复的算法得到候选文本行,根据多向文本行的特征应用AdaBoost算法对文本行进行分类。仿真结果表明,该算法对任意笔画宽度、任意方向的文本均可以进行检测,取得了较好的效果。
关键词
文本检测
最大稳定极值区域
笔画宽度变换
ADABOOST
算法
丢失字符恢复算法
Keywords
text detection
maximum stable extremal region(MSER)
stroke width transform(SWT)
AdaBoost algorithm
missing character recovery algorithm
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
自然场景中多方向文本的检测
方承志
黄梅玲
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
2
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