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基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测
被引量:
4
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作者
王大千
崔荣一
金璟璇
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期496-506,共11页
自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremal region, MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视...
自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremal region, MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图,并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图;然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行;最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明,该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.
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关键词
自然场景
Itti视觉关注模型
最大稳定极值
区域
文字区域检测
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题名
基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测
被引量:
4
1
作者
王大千
崔荣一
金璟璇
机构
延边大学工学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期496-506,共11页
基金
国家语委“十二·五”科研规划项目基金(No.YB125-178)
吉林省高教科研项目基金(No.JGJX2019D20)资助。
文摘
自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremal region, MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图,并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图;然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行;最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明,该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.
关键词
自然场景
Itti视觉关注模型
最大稳定极值
区域
文字区域检测
Keywords
natural scene
Itti visual attention model
maximally stable extremal region(MSER)
text area detection
分类号
TP391.41 [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
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1
基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测
王大千
崔荣一
金璟璇
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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