基于自适应色彩聚类和上下文信息的自然场景文本检测

• 作者: 徐子雯 朱承璋 杨文君 邹北骥 郭建京
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然场景文本检测 自适应色彩聚类 上下文信息 自学习策略
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1436-1444
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.06.024

摘要

自然场景文本检测是图像内容分析和理解的重要前提.本文提出一种基于自适应色彩聚类和上下文信息分析的方法,用于检测自然场景图像文本.首先,将层次聚类和参数自学习策略结合,设计一种自适应色彩聚类方法,提取图像中的候选字符.该自适应色彩聚类方法能针对不同图像自动学习权重阈值,有较好的字符召回率.然后,利用文本中字符成行出现的性质,设计一种基于上下文信息的字符验证策略,既能保证较高字符召回率,也能有效移除非文本字符.最后,合并字符构建文本行,并通过后处理得到文本检测结果.在ICDAR2013公共数据集上的实验结果表明:本文分别获得74.17%的召回率,83.40%的准确率和78.52%的F得分.与其他文本检测方法相比,本文获得了较好的文本检测性能,说明本文方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹北骥	中南大学信息科学与工程学院	118	1203	18.0	29.0
5	杨文君	中南大学信息科学与工程学院	9	23	3.0	4.0
9	郭建京	中南大学信息科学与工程学院	2	10	1.0	2.0
13	朱承璋	中南大学信息科学与工程学院	5	10	1.0	3.0