基于对象建议算法的自然场景文本检测

• 作者: 吉立新 哈恩楠 高超
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 对象建议算法 最稳定极值区域 贝叶斯分类器 自然场景文本检测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 624-627,636
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.02.065

摘要

对象建议算法(object proposals)是对象检测中的常用算法,用于快速定位物体区域.根据自然场景文本的特点,将对象建议算法应用到文本检测中,并与经典的最稳定极值区域算法相结合;然后,通过贝叶斯模型融合了笔画宽度特征、视觉散度特征和边缘梯度特征,并将文本和非文本区域的区分问题转换成一个二值标记问题,通过最小化能量函数寻找最佳标记;最后,通过均值漂移聚类寻找文本区域的中心生成文本行.经实验证明,本算法在常用的自然场景文本检测数据集上速度得到了提高,并且一定程度上解决了传统最稳定极值区域算法对光照敏感的问题,获得了较高的查全率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉立新		32	81	5.0	7.0
2	高超		22	27	3.0	3.0
3	哈恩楠		2	4	1.0	2.0