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基于亮度分级和方向密度的无监督文本定位
被引量:
2
1
作者
刘琼
周慧灿
王耀南
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1523-1526,共4页
提出一种基于RGB亮度分级和方向密度的自然场景无监督文本定位方法,该方法基于场景文本通常与局部背景有较大的对比度这一特性,分别在R、G、B三个颜色层进行亮度分级,以降低背景复杂性;然后,利用文字笔画的显著方向性,以方向密度为依据...
提出一种基于RGB亮度分级和方向密度的自然场景无监督文本定位方法,该方法基于场景文本通常与局部背景有较大的对比度这一特性,分别在R、G、B三个颜色层进行亮度分级,以降低背景复杂性;然后,利用文字笔画的显著方向性,以方向密度为依据进行文本区域粗定位;再进一步利用SVM多类分类器实现文本区域精确判别。新方法克服了一般无监督方法颜色聚类数目选定困难的问题,限制了候选区域的种类,从而降低了SVM分类器的训练难度,具有较高的准确性和鲁棒性。
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关键词
RGB亮度
梯度方向
无监督文本定位
支持向量机多类分类器
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职称材料
题名
基于亮度分级和方向密度的无监督文本定位
被引量:
2
1
作者
刘琼
周慧灿
王耀南
机构
湖南文理学院计算机科学技术学院
湖南
大学电气与信息工程
学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1523-1526,共4页
文摘
提出一种基于RGB亮度分级和方向密度的自然场景无监督文本定位方法,该方法基于场景文本通常与局部背景有较大的对比度这一特性,分别在R、G、B三个颜色层进行亮度分级,以降低背景复杂性;然后,利用文字笔画的显著方向性,以方向密度为依据进行文本区域粗定位;再进一步利用SVM多类分类器实现文本区域精确判别。新方法克服了一般无监督方法颜色聚类数目选定困难的问题,限制了候选区域的种类,从而降低了SVM分类器的训练难度,具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词
RGB亮度
梯度方向
无监督文本定位
支持向量机多类分类器
Keywords
RGB brightness
gradient orientation
unsupervised text location
Support Vector Machine (SVM) multiclass classifier
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于亮度分级和方向密度的无监督文本定位
刘琼
周慧灿
王耀南
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
2
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