课程文本解读的边界

无论是教师还是学生,都是以读者的身份来解读文本的。为了使课程文本的解读合乎情理,并满足实践需要,必须把文本放置于更为广阔的社会空间中,从更为广泛的意义上来确定课程文本的边界。从文本的关联、形成和定位出发,课程文本解读的读者边界主要包括文化边界、学科边界、文本边界、身份边界和事实边界等。

副文本理论及其在文学研究中的现状述评

《副文本》是热拉尔·热奈特文本边界研究的重要成果,在文学研究中多有应用。介绍了副文本理论概要,分析了副文本理论自问世以来的传播及接受情况;然后梳理评介了副文本理论在国内外文学研究中的运用现状。研究发现副文本理论具有广阔的应用潜力,指出副文本理论的译介有待进一步加强,实际应用的可操作性有待提高,研究方法有待完善,研究范围需进一步拓展和深化。

基于特征融合网络的自然场景文本检测

目前,基于深度学习的自然场景文本检测在复杂的背景下取得很好的效果,但难以准确检测到小尺度文本.本文针对此问题提出了一种基于特征融合的深度神经网络,该网络将传统深度神经网络中的高层特征与低层特征相融合,构建一种高级语义的神经网络.特征融合网络利用网络高层的强语义信息来提高网络的整体性能,并通过多个输出层直接预测不同尺度的文本.在ICDAR2011和ICDAR2013数据集上的实验表明,本文的方法对于小尺度的文本,定位效果显著.同时,本文所提的方法在自然场景文本检测中具有较高的定位准确性和鲁棒性, F值在两个数据集上均达到0.83.

过渡映射耦合改进的阈值分割的文本提取方法

针对文本提取技术难以准确定位文本区域的问题,提出一种场景文本检测与提取方法。根据文本与其相邻背景之间的瞬态颜色差异,基于像素强度的变化,构建过渡映射,生成一个过渡图;通过计算过渡像素与其周围纹理的一致性,确定候选文本区域;利用LBP算子计算过渡像素附近的强度变化,得到文本区域,利用像素投影优化文本区域,精确定位文本区域的边界;在过渡像素中添加一个约束,利用改进的阈值分割方法,从文本区域中准确提取文本字符串。实验结果表明,与当前场景文本提取技术相比,在复杂视频场景中,所提算法具有更高的文本提取精度与鲁棒性。

基于边界文本多k值分类的改进kNN算法

kNN算法是一种简单、有效的文本分类方法,并在文本分类中得到广泛的应用。但是kNN计算开销较大,而且对处于分类边界的测试文本分类精度较低。本文针对kNN算法的缺陷,采用中心文本向量模型和排除算法提高了kNN算法的效率,并且提出了边界文本多k值分类算法提高了边界文本分类的准确率。实验结果表明改进的kNN算法具有较好的性能。

A New Method to Extract Text from Natural Scenes

This paper presents a new method for text detection, location and binarization from natural scenes. Several morphological steps are used to detect the general position of the text, including English, Chinese and Japanese characters. Next bonnding boxes are processed by a new “Expand, Break and Merge” （EBM） method to get the precise text areas. Finally, text is binarized by a hybrid method based on Otsu and Niblack. This new approach can extract different kinds of text from complicated natural scenes. It is insensitive to noise, distortedness, and text orientation. It also has good performance on extracting texts in various sizes.

基于多特征检测与支持向量回归的图像文本提取算法

为解决复杂背景中难以有效提取场景文本的问题,提出了一种基于多特征检测与支持向量回归的图像文本提取方案。为有效区分文本与非文本边缘,基于图像边缘,提取场景中三个文本特征。将得到的三个文本特征进行多尺度融合,利用文本融合特征检测候选文本边界,有助于检测不同大小的文本,提高对不同类型的图像退化的鲁棒性。对于每个检测到的候选文本边界,根据邻域窗口中的像素来估计每个像素的局部阈值,利用局部阈值自适应分割提取候选字符。引入支持向量回归模型对文本像素与图像背景精确分离,消除非文本边界,提取真实字符和单词。实验表明：与当前文章提取技术相比,所提方法具有更好的鲁棒性,能适用各种变化的复杂场景文本提取,具有更优的PrecisionRecall曲线与F测量值。

论戏剧演出的三类伴随文本

演出体裁的即时性、一次性与现在在场性为文本边界的推移以及解释的多样化提供了诸多可能,更使得文本的边界模糊不清。然而,戏剧演出的文本边界与三类伴随文本密切相关,即显性伴随文本、生成性伴随文本、解释性伴随文本。它们共同作用于演出的整个过程之中,进而影响文本边界的推移。

气氛:演示文本的空间范畴

演示文本是一种被展示出来的、交流的文本,其体裁的展示特征使演示文本的边界得以敞开,而不可预测和即兴的情况也会使得文本框架游移不定,因此其文本边界是灵活的、开放的。但是我们可以通过感知演示活动的氛围,勾勒出演示文本的空间范围。即被展示的、被感知的、游走的气氛使文本边界得以显现:被展示出的气氛所到之处指出了文本范围;被感知到的不同气氛勾勒出了文本的边界或框架;流动的或凝滞的气氛隔出了文本的边界或框架。