自然场景多方向文本检测方法

• 作者: 夏思宇 杨彬
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本检测 极值区域 特征提取 字符聚合 随机森林
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器人传感技术、多传感器集成与信息融合
• 页码范围: 228-232
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1055

摘要

针对自然场景下多方向、多语种文本区域提出了一种新的检测方法。该方法首先使用提出的边界提升最大稳定极值区域（MSER）算法，检测得到相比传统 MSER 算法更少的文本候选区域；然后依据设计的含有多个分类器的字符分拣树对候选区域进行层层分拣，剔除绝大部分非字符区域；接着使用提出的多层融合的聚合算法逐层对候选字符进行融合生成文本行；最后采用随机森林分类器对文本行进行验证。通过在ICDAR2003和 MSRA-TD500数据集上的测试与比较，结果证明该方法在综合性能上要优于目前常用方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏思宇	东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	14	143	7.0	11.0
2	杨彬	东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	6	33	4.0	5.0