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题名基于改进SSD算法的自然场景文本检测
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作者
孙悦
艾斯卡尔·艾木都拉
阿不都萨拉木·达吾提
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《电视技术》
2019年第8期1-9,27,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61662076)
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文摘
由于场景文本图像中背景的复杂性和文本方向的不确定性,精确定位文本位置难度加大。基于此,根据R2CNN算法对多方向文本的处理思想,提出将该思想与SSD算法相结合,即利用文本区域左上角、右上角坐标以及文本区域的高与SSD算法每一层特征层中不同纵横比的锚点框进行匹配,利用非极大值抑制筛选出最优文本框,获得文本区域。为适应场景文本,提出增添相应的锚点框纵横比,从而进行自然场景文本检测。实验结果表明,所提方法不仅可以检测出倾斜的场景文本,而且提高了SSD算法在场景文本检测时的准确性和召回率,最终准确率为0.7056,召回率为0.5342,F值为0.6080。
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关键词
自然场景
文本检测
深度学习
SSD算法
R2CNN算法
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Keywords
natural scene
text detection
deep learning
SSD algorithm
R2CNN algorithm
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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