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基于Adaboost算法的场景中文文本定位
被引量：
6
1
作者
尹芳
郑亮
陈田田
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期200-204,208,共6页
提出了一种基于Adaboost算法的场景中文文本定位的新方法。首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对数字图像进行边缘提取、二值化处理,然后通过连通域分析去除明显的非字符连通域,并获得候选的文本区域。对场景中文文本区域进行分析,...
提出了一种基于Adaboost算法的场景中文文本定位的新方法。首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对数字图像进行边缘提取、二值化处理,然后通过连通域分析去除明显的非字符连通域,并获得候选的文本区域。对场景中文文本区域进行分析,提取了场景中文文本的4类特征,并利用这4类特征经过分类与回归决策树构造了Adaboost强分类器。将候选文本区域送入强分类器,得到正确的文本区域。实验结果表明方法不仅对场景文本图像中字体、大小和颜色多变的文本具有很好的定位效果,而且具有很高的召回率和准确率。
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关键词
文本定位
文本识别
连通域
分类与回归决策树
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题名
基于Adaboost算法的场景中文文本定位
被引量：
6
1
作者
尹芳
郑亮
陈田田
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
哈尔滨理工大学仪器科学与技术博士后科研流动站
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期200-204,208,共6页
基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(No.12541119)
文摘
提出了一种基于Adaboost算法的场景中文文本定位的新方法。首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对数字图像进行边缘提取、二值化处理,然后通过连通域分析去除明显的非字符连通域,并获得候选的文本区域。对场景中文文本区域进行分析,提取了场景中文文本的4类特征,并利用这4类特征经过分类与回归决策树构造了Adaboost强分类器。将候选文本区域送入强分类器,得到正确的文本区域。实验结果表明方法不仅对场景文本图像中字体、大小和颜色多变的文本具有很好的定位效果,而且具有很高的召回率和准确率。
关键词
文本定位
文本识别
连通域
分类与回归决策树
Keywords
text location
text recognition
connected domain
classification and regression tree
分类号
TP391 [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
操作
1
基于Adaboost算法的场景中文文本定位
尹芳
郑亮
陈田田
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
6
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