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题名自然场景中基于单样例的文本检测算法
被引量：1
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作者
杜一帆
王建
刘立
何宇清
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机构
天津大学电子信息工程学院
国家海洋技术中心
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第8期1867-1871,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61472274)资助
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文摘
在自然场景图像中由于图像背景的复杂性,给文本检测带来了不小的挑战.为了减少复杂背景对文本检测的影响,提出一种基于单样例的文本检测算法.单样例是一幅仅包含文本区域的图像.通过计算目标图像与单样例图像之间的特征相似度,对自然场景图像中文本区域进行初步定位,大大减少了MSER算法所提文本候选区域中的非文本区域.对于得到的文本候选区域,使用几何约束以及笔画宽度特征,进一步移除非文本区域.最后合并特征相似的文字区块,提取出图像中的文本区域.实验结果表明,与其他算法相比,该算法能够准确检测出图像中的文本区域,达到理想的定位效果.
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关键词
自然场景
文本检测
单样例
局部自适应回归核
MSER
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Keywords
natural scene
text detection
single exemplar
locally adaptive regression kernels
MSER
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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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