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题名基于SWT法网络社交平台图像文本检测
被引量：1
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作者
乔平安
刘佩龙
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机构
西安邮电大学计算机学院
陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第20期48-52,共5页
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基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(16JK1689)
国家自然科学基金(61105064)~~
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文摘
网络社交平台图像包含丰富的文本信息,而文本检测是提取这些文本信息的基础。针对网络社交平台图像的特点,提出一种基于笔画宽度变换(Stroke Width Transform)的检测图像文本的方法。该方法首先预处理输入的图像,接着按照分布规则检测图像文本区域,然后根据形态规则和笔画特征规则筛除非文本区域,最后输出检测的文本区域结果。仿真实验结果表明,该方法能够准确检测网络社交平台图像文本区域,效率较好。
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关键词
图像文本检测
网络社交平台
笔画宽度变换
文本区域检测
算法流程
仿真验证
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Keywords
image text detection
social networking platform
stroke width transform
text area detection
algorithm flow
simulation verification
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分类号
TN919.8?34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多层次特征融合与注意力机制的文本检测
被引量：6
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作者
骆文莉
吴秦
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第4期815-821,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61972180)资助。
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文摘
卷积神经网络在自然场景文本检测中的应用,大大提高了文本检测的准确性.但由相机视角和文本本身引起的尺度多变性以及文本分布的多样性仍然给文本检测带来了挑战.从解决文本尺度多变性的角度出发,本文提出了一个新的多层次特征融合模块,在特征金字塔融合不同层级特征的同时,额外添加了一个空洞卷积池化模块分支,在不降低特征尺度的同时拥有不同的感受野,获取了更丰富的特征,有利于缓解文本尺度多变性的问题.本文通过特征注意力机制进一步提取更加适合于文本的特征,有效地实现了不同通道间信息的交互,缓解了因文本分布多样性而带来的检测难题.本文进一步提升了文本检测器的准确率,在ICDAR2015,CTW1500,Total-Text,MSRA-TD500这四个数据集上的实验结果证明了本文所提方法的有效性.
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关键词
自然图像中的文本检测
尺度多变性
注意力机制
特征融合
空洞卷积
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Keywords
scene text detection
scale variability
attention mechanism
feature fusion
dilated convolution
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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