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TextRail:复杂自然场景下的不规则文本检测算法
1
作者
马静
薛浩
郭小宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第21期112-122,共11页
文本检测是文本识别的前提和基础。复杂自然场景下,受透视、遮挡、变形等因素影响,图像质量难以保证,同时图像中的文字形式丰富多样,多呈不规则形状,加上复杂背景的干扰,致使文本检测难度大、精确度低。针对文本形状不规则的场景,提出...
文本检测是文本识别的前提和基础。复杂自然场景下,受透视、遮挡、变形等因素影响,图像质量难以保证,同时图像中的文字形式丰富多样,多呈不规则形状,加上复杂背景的干扰,致使文本检测难度大、精确度低。针对文本形状不规则的场景,提出了一种文本边轨模型(TextRail),该模型基于文本上、下边界基准点表示文本区域的思想,实现对任意形状文本的高效检测。TextRail使用全卷积网络(full convolutional network,FCN)及特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)提取文本图像特征;将特征送入检测头网络,实现文本区域上下边界基准点的预测,将预测结果通过位置感知非极大抑制(locality-aware non-maximum suppression,LNMS)合并,得到最终的上下边界基准点;采用薄板样条插值(thin plate spline,TPS)的方法实现对不规则文本的自动矫正。通过大量的实验验证,TextRail在F1分值上优于其他文本检测模型。同时TextRail模型可以准确表示出文字的朝向、弯曲和变形情况,有效提升了不规则文本检测的准确率和鲁棒性。
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关键词
复杂自然场景
不规则文本检测
文本
矫正
基准点
TextRail模型
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职称材料
题名
TextRail:复杂自然场景下的不规则文本检测算法
1
作者
马静
薛浩
郭小宇
机构
南京航空航天大学经济与管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第21期112-122,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(72174086)
中央高校基本科研业务费专项前瞻性发展策略研究资助项目(NW2020001)。
文摘
文本检测是文本识别的前提和基础。复杂自然场景下,受透视、遮挡、变形等因素影响,图像质量难以保证,同时图像中的文字形式丰富多样,多呈不规则形状,加上复杂背景的干扰,致使文本检测难度大、精确度低。针对文本形状不规则的场景,提出了一种文本边轨模型(TextRail),该模型基于文本上、下边界基准点表示文本区域的思想,实现对任意形状文本的高效检测。TextRail使用全卷积网络(full convolutional network,FCN)及特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)提取文本图像特征;将特征送入检测头网络,实现文本区域上下边界基准点的预测,将预测结果通过位置感知非极大抑制(locality-aware non-maximum suppression,LNMS)合并,得到最终的上下边界基准点;采用薄板样条插值(thin plate spline,TPS)的方法实现对不规则文本的自动矫正。通过大量的实验验证,TextRail在F1分值上优于其他文本检测模型。同时TextRail模型可以准确表示出文字的朝向、弯曲和变形情况,有效提升了不规则文本检测的准确率和鲁棒性。
关键词
复杂自然场景
不规则文本检测
文本
矫正
基准点
TextRail模型
Keywords
complicated natural scenarios
irregular text detection
text rectification
fiducial point
TextRail model
分类号
TP751.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
TextRail:复杂自然场景下的不规则文本检测算法
马静
薛浩
郭小宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
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