發(fā)布時(shí)間：2018-06-19 21:05

  本文選題：iFAST檢測(cè)算法 + 筆劃連通分割�。� 參考：《廣西師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：靜態(tài)圖像和動(dòng)態(tài)視頻(幀)中的文本識(shí)別,分兩個(gè)階段進(jìn)行:首先對(duì)圖像中的文本進(jìn)行檢測(cè)與提取,從輸入的原始圖像中分割出文本區(qū)域,即文本檢測(cè);然后對(duì)檢測(cè)出的文本區(qū)域進(jìn)行識(shí)別,從輸入的文本區(qū)域圖像識(shí)別出相應(yīng)的文本結(jié)果,即文本識(shí)別。其中文本檢測(cè)和定位主要用來確定圖像中文本的位置,并找出這些文本的邊界框,是整個(gè)流程中最為關(guān)鍵的一步。文本分割盡可能去除文本周圍的背景,便于隨后的文本識(shí)別。計(jì)算機(jī)視覺要實(shí)現(xiàn)圖像的處理、分析和理解,文本檢測(cè)和定位是必不可少的基礎(chǔ)步驟和關(guān)鍵階段,這是本文研究的意義所在。文獻(xiàn)研究顯示,自然場(chǎng)景圖像中的文本識(shí)別,難以直接套用傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)(有約束)圖像中的文本識(shí)別算法,因?yàn)樽匀粓?chǎng)景圖像中文本字與字之間存在著尺寸大小不同、方向不同、字體不同、模糊程度不同、光照度不同、被障礙物遮掩程度不同等差異;另外實(shí)時(shí)性要求相對(duì)較高。任何文本皆由筆劃組成,而筆劃?rùn)z測(cè)的關(guān)鍵在于檢測(cè)筆劃上的角點(diǎn)。角點(diǎn)檢測(cè)常用算法 SURF、AGAST、BRISK、FAST、SIFT、ORB 中,FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法雖不具尺度不變性,但具有一定程度旋轉(zhuǎn)不變性和仿射不變性,更為重要的是速度明顯較快,較適合于實(shí)時(shí)應(yīng)用,故本文基于FAST算法和筆劃寬度轉(zhuǎn)換算法,提出了一種改進(jìn)FAST檢測(cè)算法(iFAST-improved FAST)--一種快速文本角點(diǎn)檢測(cè)算法,用于定位和分割圖像中含有無約束文本的區(qū)域。iFAST檢測(cè)算法,首先檢測(cè)圖中筆劃的角點(diǎn),然后根據(jù)角點(diǎn)屬性提取成文本片段,接著使用多尺度自適金字塔模型訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類器以去除多余的非文本區(qū)域。該算法能快速、魯棒、精確地檢測(cè)與分割出圖像中大小不同文本區(qū)域。還采用基于文本方向投票的有效文本聚類算法,將檢測(cè)到區(qū)域聚集到文本行,以允許后續(xù)階段(例如OCR模塊)處理。利用文本識(shí)別領(lǐng)域常用的ICDAR2013和MSRA-TD500兩個(gè)數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集和測(cè)試集,并與其它算法做了性能對(duì)比,結(jié)果發(fā)現(xiàn)本文提出的iFAST可以在多樣性文本和多方向的文本取得較好的性能,iFAST檢測(cè)算法與常用MSER文本檢測(cè)算法相比,產(chǎn)生的區(qū)域數(shù)目減少為原區(qū)域數(shù)目的2分之1,且能檢測(cè)多25%的字符,同時(shí)檢測(cè)速度高4倍。采用后續(xù)分類階段的iFAST檢測(cè)算法可減少為1/7的原區(qū)域分割數(shù)目,且比MSER檢測(cè)算法快近3倍。
[Abstract]:The text recognition in static image and dynamic video (frame) is divided into two stages: firstly, text detection and extraction are carried out in the image, and the text region is segmented from the input original image, that is, text detection; Then the detected text region is recognized, and the corresponding text result is recognized from the input text region image, that is, text recognition. Text detection and location is the most important step in the whole process, which is mainly used to determine the location of the Chinese text of the image, and to find the boundary box of the text. Text segmentation removes the background around the text as much as possible to facilitate subsequent text recognition. In order to realize image processing, analysis and understanding, text detection and location are essential basic steps and key stages of computer vision, which is the significance of this study. Literature studies show that text recognition in natural scene images is difficult to directly apply to text recognition algorithms in traditional (constrained) images, because there are different sizes and directions between Chinese characters and characters in natural scene images. Different fonts, different fuzzy degree, different illumination, different degree of occlusion by obstacles, the other requirements are relatively high real-time. Any text consists of strokes, and the key to stroke detection is to detect corner points on strokes. Although the algorithm of corner detection is not scale-invariant, but has a certain degree of rotation invariance and affine invariance, it is more important that the speed is obviously faster, and it is more suitable for real-time application, although the algorithm of corner detection is not scale-invariant, but has a certain degree of rotation invariance and affine invariance. Therefore, based on fast algorithm and stroke width conversion algorithm, an improved fast text corner detection algorithm is proposed, which is used to locate and segment the region. IFAST detection algorithm contains unconstrained text. Firstly, the corner points of strokes in the graph are detected, then extracted into text fragments according to the corner attributes, and then cascaded classifiers are trained by multi-scale adaptive pyramid model to remove redundant non-text regions. The algorithm is fast, robust and accurate to detect and segment different text regions. An efficient text clustering algorithm based on text direction voting is also used to cluster the detected regions into text lines to allow subsequent stages (such as OCR modules) to process. Two data sets, ICDAR2013 and MSRA-TD500, which are commonly used in the field of text recognition, are used as training set and test set, and the performance of ICDAR2013 and MSRA-TD500 are compared with other algorithms. The results show that the iFAST proposed in this paper can achieve better performance in the diversity of text and multi-directional text detection algorithm compared with the usual MSER text detection algorithm. The number of regions generated is reduced to 1 / 2 of the original region number and can detect more than 25% of the characters, and the detection speed is 4 times higher. Using the iFAST detection algorithm in the subsequent classification stage can reduce the number of original regions to 1 / 7, and is nearly three times faster than the MSER detection algorithm.
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2041264