基于旋转变量的任意方向文本检测算法

针对CTPN算法不能检测倾斜文本和小尺度文本检测效果差的问题,提出一种基于旋转变量的改进文本检测算法(CTPN-R)。通过增加旋转角度预测层,将文本行拆分成一系列带旋转角度的anchor用于网络训练解决文本倾斜问题,加入特征融合层构建特征图金字塔以检测多尺度文本,改进边缘细化层的输出变量和回归方法,优化文本连接。CTPN-R在倾斜文本数据集MSRA-TD500上的检测综合性能指标F-measure达到了77.5%,比CTPN提高了38%。仿真结果表明,CTPN-R对实际场景中的文本图像检测精度高、实时性好,可以检测任意大小、任意方向文本。

顾及目标关联的自然场景文本检测

目的目前基于卷积神经网络(CNN)的文本检测方法对自然场景中小尺度文本的定位非常困难。但自然场景图像中文本目标与其他目标存在很强的关联性,即自然场景中的文本通常伴随特定物体如广告牌、路牌等同时出现,基于此本文提出了一种顾及目标关联的级联CNN自然场景文本检测方法。方法首先利用CNN检测文本目标及包含文本的关联物体目标,得到文本候选框及包含文本的关联物体候选框;再扩大包含文本的关联物体候选框区域,并从原始图像中裁剪,然后以该裁剪图像作为CNN的输入再精确检测文本候选框;最后采用非极大值抑制方法融合上述两步生成的文本候选框,得到文本检测结果。结果本文方法能够有效地检测小尺度文本,在ICDAR-2013数据集上召回率、准确率和F值分别为0.817、0.880和0.847。结论本文方法顾及自然场景中文本目标与包含文本的物体目标的强关联性,提高了自然场景图像中小尺度文本检测的召回率。