基于连通分量特征的文本检测与分割

• 作者: 吴国荣 徐立 戚飞虎 蒋人杰
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 级联分类器 两阶段分类 文本检测 文本特征
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理、模式识别
• 页码范围: 1653-1656
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2006.11.035

摘要

自然背景中的文本识别具有巨大的应用价值,但其应用却一直受到文本检测和分割技术的限制.为了更有效地进行文本检测与分割,提出了一种基于连通分量特征的自然场景中文本检测分割算法.该算法首先将原始图片通过Niblack方法分解为许多连通分量;接着,用一个级联分类器和一个SVM组成的两阶段分类模块来验证这些连通分量的文本特征.由于文本连通分量和非文本连通分量在特征上存在差异,大多数非文本会被级联分类器丢弃,而SVM则能在此结果上做进一步的验证,因此最终输出只有文本的二值图像.最后用该算法在测试数据上进行了评估实验,评估结果表明,检测精度超过90%,响应超过93%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戚飞虎	上海交通大学计算机科学与工程系	139	3029	29.0	47.0
2	吴国荣	上海交通大学计算机科学与工程系	3	38	2.0	3.0
3	徐立	上海交通大学计算机科学与工程系	4	46	3.0	4.0
4	蒋人杰	上海交通大学计算机科学与工程系	2	49	2.0	2.0