本文關(guān)鍵詞：基于WT-BTC特征和SVM組合分類的場(chǎng)景文本檢測(cè)算法

  更多相關(guān)文章： 文本檢測(cè) 小波變換-方塊編碼 支持向量機(jī) 組合分類

【摘要】：針對(duì)自然場(chǎng)景文本檢測(cè)在復(fù)雜背景下虛警高的問(wèn)題,提出利用小波變換(wavelet transform,WT)和方塊編碼算法(block truncation coding,BTC)相結(jié)合的方式(WT-BTC)表征文本紋理,并結(jié)合支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)完成對(duì)候選文本區(qū)域的分類確認(rèn)。算法首先利用邊緣檢測(cè)和啟發(fā)式規(guī)則快速確定候選文本區(qū)域;然后對(duì)候選文本區(qū)域進(jìn)行小波分解和BTC編碼,提取水平、垂直、對(duì)角方向的WT-BTC紋理特征;使用三個(gè)SVM分類器分別對(duì)不同方向紋理特征學(xué)習(xí)訓(xùn)練,組合SVM模型實(shí)現(xiàn)候選文本區(qū)域的二次檢測(cè),確認(rèn)文本區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法提高了文本區(qū)域檢測(cè)魯棒性,在復(fù)雜背景條件下對(duì)場(chǎng)景文本有較好的檢測(cè)效果。
【作者單位】： 武警工程大學(xué)信息工程系;武警工程大學(xué)信息管理中心;
【關(guān)鍵詞】： 文本檢測(cè) 小波變換-方塊編碼 支持向量機(jī) 組合分類
【基金】：武警工程大學(xué)基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(XJY201617)資助
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： (XJY201617)資助自然環(huán)境中存在大量重要的文本,如交通信號(hào)標(biāo)志、商鋪的廣告牌、宣傳橫幅、車(chē)牌、警示標(biāo)語(yǔ)等,這些信息對(duì)于基于內(nèi)容的圖像檢索、智能交通、視頻監(jiān)控和助盲導(dǎo)航等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。因此針對(duì)自然場(chǎng)景中文本信息的檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi)一

【相似文獻(xiàn)】

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