基于神经网络的自然场景方向文本检测器

• 作者: 周铂焱 杨鹏
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 航空航天
• 关键词: 自然场景图像 文本检测 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 163-166
• 页数: 4页
• 分类号: V448.25
• 字数: 2372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.01.030

摘要

场景文本检测是场景文本识别中重要的一步,也是一个具有挑战性的问题.不同于一般的目标检测,场景文本检测的主要挑战在于自然场景图像中的文本具有任意方向,小的尺寸,以及多种宽高比.论文在TextBoxes[8]的基础上进行改进,提出了一个适用于任意方向文本的检测器,命名为OSTD(Oriented Scene Text Detector),可以有效且准确地检测自然场景中任意方向的文本.论文在公共数据集上对提出OSTD的进行评估.所有实验结果都表明,无论在准确性,还是实时性方面OSTD都是极具竞争力的方法.在1024×1024的ICDAR2015 Incidental Text数据集[16]上,OSTD的F-Measure=0.794,FPS=10.7.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周铂焱	南昌航空大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
2	杨鹏	南昌航空大学信息工程学院	8	25	3.0	5.0