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基于Voronoi图与条件随机场的自然场景文本检测方法
1
作者
方炳坤
楚瀛
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第1期119-125,共7页
在自然场景中准确有效地检测文本是一项艰巨的任务,故提出一种基于条件随机场(CRF)框架的场景文本检测方法。通过利用贝叶斯推断估计文本极大值区域的置信度作为一元成本项,通过使用维诺图(Voronoi图)来构建CRF空间邻域信息,从而构建图...
在自然场景中准确有效地检测文本是一项艰巨的任务,故提出一种基于条件随机场(CRF)框架的场景文本检测方法。通过利用贝叶斯推断估计文本极大值区域的置信度作为一元成本项,通过使用维诺图(Voronoi图)来构建CRF空间邻域信息,从而构建图模型,通过最大流算法最小化成本函数区分文本与非文本标记;利用字符的几何特性通过聚类方法聚合成行。实验结果表明,该算法比传统基于最大稳定极值区域(MSER)算法性能有所提高,自然场景文本检测正确率能达到87%。
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关键词
贝叶斯模型
条件随机场
VORONOI图
计算机视觉
文本检测
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职称材料
题名
基于Voronoi图与条件随机场的自然场景文本检测方法
1
作者
方炳坤
楚瀛
机构
上海电力
大学电气
工程
学院
上海电力人工智能工程技术研究中心
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第1期119-125,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51807114)。
文摘
在自然场景中准确有效地检测文本是一项艰巨的任务,故提出一种基于条件随机场(CRF)框架的场景文本检测方法。通过利用贝叶斯推断估计文本极大值区域的置信度作为一元成本项,通过使用维诺图(Voronoi图)来构建CRF空间邻域信息,从而构建图模型,通过最大流算法最小化成本函数区分文本与非文本标记;利用字符的几何特性通过聚类方法聚合成行。实验结果表明,该算法比传统基于最大稳定极值区域(MSER)算法性能有所提高,自然场景文本检测正确率能达到87%。
关键词
贝叶斯模型
条件随机场
VORONOI图
计算机视觉
文本检测
Keywords
Bayesian model
Conditional random field
Voronoi diagram
Computer vision
Text detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Voronoi图与条件随机场的自然场景文本检测方法
方炳坤
楚瀛
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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