多方向自然场景文本检测

• 作者: 何思楠 张利 郭永金
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 自然场景文本检测 颜色增强的最大稳定极值区域 特征提取 多方向估计 分类器
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2193-2196
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.07.066

摘要

针对自然场景图像背景复杂和文本方向不确定的问题,提出一种多方向自然场景文本检测的方法.该方法利用颜色增强的最大稳定极值区域(C-MSER)方法对图像中的字符候选区域进行提取,并利用启发式规则和LIBSVM分类器对非字符区域进行消除;然后设计位置颜色模型将被误滤除的字符找回,并利用字符区域中心进行拟合估计文本行倾斜角度;最后通过一个CNN分类器得到精确的结果.该算法在两个标准数据集上(ICDAR2011和ICDAR2013)测试,得到F-score分别为0.81和0.82,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张利	清华大学电子工程系	166	1426	18.0	35.0
2	郭永金		2	5	1.0	2.0
3	何思楠	清华大学电子工程系	2	5	1.0	2.0