基于PSENet的人民币文本检测方法

• 作者: 于文清
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 关键词: 文本检测 人民币文本检测 深度学习 自然场景
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 科技论文
• 页码范围: 20-25,31
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2021.10.004

摘要

21世纪以来,人民币文本检测得到了快速发展,然而人民币文本检测仍存在很多问题:一方面,人民币存在破损、折角、文字模糊等问题,导致难以检测人民币图像文本区域;另一方面,拍摄采集的人民币图像易受到光照强度、图像变形、拍摄角度等多方面的影响,导致文本区域定位的精准度不高.针对以上问题,本文提出了将PSENet应用于人民币文本检测的方法,PSENet可以对任意形状的人民币文本进行定位,提高文本区域定位的精准度,PSENet可以将相邻人民币文本分离,提高人民币文本检测的准确率.经实验结果表明,基于PSENet的人民币文本检测方法的准确率为98％,具有较高的参考价值,因此本文将PSENet应用于人民币文本检测.