基于改进SSD算法的自然场景文本检测

• 作者: 孙悦 艾斯卡尔·艾木都拉 阿不都萨拉木·达吾提
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自然场景 文本检测 深度学习 SSD算法 R2CNN算法
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 1-9,27
• 页数: 10页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 7088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2019.08.001

摘要

由于场景文本图像中背景的复杂性和文本方向的不确定性,精确定位文本位置难度加大.基于此,根据R2CNN算法对多方向文本的处理思想,提出将该思想与SSD算法相结合,即利用文本区域左上角、右上角坐标以及文本区域的高与SSD算法每一层特征层中不同纵横比的锚点框进行匹配,利用非极大值抑制筛选出最优文本框,获得文本区域.为适应场景文本,提出增添相应的锚点框纵横比,从而进行自然场景文本检测.实验结果表明,所提方法不仅可以检测出倾斜的场景文本,而且提高了SSD算法在场景文本检测时的准确性和召回率,最终准确率为0.705 6,召回率为0.534 2,F值为0.608 0.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉	新疆大学信息科学与工程学院	170	561	11.0	15.0
2	阿不都萨拉木·达吾提	新疆大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
3	孙悦	新疆大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0