视频文字检测与多尺度定位算法

• 作者: 杨士强 赵黎 黄剑
• 来源期刊: 清华大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 文字识别 视频分析 支持向量机 文字检测
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 3188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.2004.01.013

摘要

视频文字识别(video optical character recognition, Video-OCR)的关键环节是视频文字检测.该文提出一套文字检测与定位算法,综合应用文字的梯度、纹理和时序特性,其核心技术是一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)分类器的多尺度定位算法.用闭包矩形检测技术作为预检测限制SVM的搜索范围; 时序优化利用时序特性排除部分偶然误检.实验表明: 该检测算法与同类算法相比在命中率和误检率上最多分别超出21%和57%.综合利用多种文字特性不仅加强相互限制,降低计算量,而且获得更佳检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨士强	清华大学计算机科学与技术系	56	708	15.0	24.0
2	黄剑	清华大学计算机科学与技术系	6	50	4.0	6.0
3	赵黎	清华大学计算机科学与技术系	13	309	8.0	13.0