基于Adaboost算法的场景中文文本定位

• 作者: 尹芳 郑亮 陈田田
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本定位 文本识别 连通域 分类与回归决策树
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 200-204,208
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1506-0160

摘要

提出了一种基于Adaboost算法的场景中文文本定位的新方法.首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对数字图像进行边缘提取、二值化处理,然后通过连通域分析去除明显的非字符连通域,并获得候选的文本区域.对场景中文文本区域进行分析,提取了场景中文文本的4类特征,并利用这4类特征经过分类与回归决策树构造了Adaboost强分类器.将候选文本区域送入强分类器,得到正确的文本区域.实验结果表明方法不仅对场景文本图像中字体、大小和颜色多变的文本具有很好的定位效果,而且具有很高的召回率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈田田	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	6	29	4.0	5.0
2	郑亮	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	13	2.0	2.0