面向自然场景的多语言文本特征自动检测研究

• 作者: 冷莉 邹威
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 文本检测 深度学习 EAST模型 特征融合
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 智能检测与信息处理|INTELLIGENT DETECTION AND INFORMATION PROCESSING
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.12.024

摘要

针对自然场景图像中多语言文本检测准确率低的问题,提出一种基于计算机的多语言文本区域快速检测方法.首先,根据自然场景中多语言文本文字排列多方向、文字形态多变化、文字大小不统一的特点,选用EAST快速文本检测模型作为多语言文本区域检测方法的基本模型,并分析了该模型结构;然后,为提高EAST模型检测效果,采用VGG16网络改进模型特征提取层,并对模型输出层进行改进设计;最后,通过融合MSER特征与改进EAST模型,并在ICDAR2015、KAIST、MSRA-TD500数据集上进行检测实验,验证了对提出方法的有效性.结果表明,本研究基于计算机的多语言文本区域快速检测方法可有效、准确检测定位自然场景图像中多语言文本区域,相较于EAST模型和改进EAST模型,本研究融合MSER特征与改进EAST模型的文本区域快速检测方法,综合性能提高了约0.02,具有更好的检测效果.