卷积深度置信网络的场景文本检测

• 作者: 张晓锋 王林
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 场景文本检测 特征提取 候选文本区域 最大稳定极值区域算法 卷积深度置信网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 231-235
• 页数: 5页
• 字数: 3567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006395

摘要

自然场景中的文本检测对于视频、图像和图片等海量信息的检索管理具有重要意义. 针对自然场景中的文本检测面临着图像背景复杂、分辨率低和分布随意的问题, 提出一种场景文本检测的方法. 该方法将最大稳定极值区域算法与卷积深度置信网络进行结合, 把从最大稳定极值区域中提取出来的候选文本区域输入到卷积深度置信网络中进行特征提取, 由Softmax分类器对提取的特征进行分类. 该方法在ICDAR数据集和SVT数据集上进行实验, 实验结果表明该方法有助于提高场景文本检测的精确率及召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林	西安理工大学自动化与信息工程学院	74	1063	14.0	31.0
2	张晓锋	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	1	1.0	1.0