【摘要】：提出了一種基于Adaboost算法的場景中文文本定位的新方法。首先利用邊緣特征進行文本區(qū)域的檢測,即對數(shù)字圖像進行邊緣提取、二值化處理,然后通過連通域分析去除明顯的非字符連通域,并獲得候選的文本區(qū)域。對場景中文文本區(qū)域進行分析,提取了場景中文文本的4類特征,并利用這4類特征經(jīng)過分類與回歸決策樹構(gòu)造了Adaboost強分類器。將候選文本區(qū)域送入強分類器,得到正確的文本區(qū)域。實驗結(jié)果表明方法不僅對場景文本圖像中字體、大小和顏色多變的文本具有很好的定位效果,而且具有很高的召回率和準確率。
[Abstract]:A new method of scene Chinese text location based on Adaboost algorithm is proposed. Firstly, the edge feature is used to detect the text region, that is, the edge is extracted from the digital image, the binary processing is done, then the obvious non-character connected domain is removed by the connected domain analysis, and the candidate text region is obtained. Based on the analysis of scene Chinese text region, four kinds of feature of scene Chinese text are extracted, and the Adaboost strong classifier is constructed by using these four kinds of features through classification and regression decision tree. The candidate text region is sent to the strong classifier to get the correct text region. The experimental results show that the method not only has a good localization effect for text with varying font size and color but also has a high recall rate and accuracy.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;哈爾濱理工大學(xué)儀器科學(xué)與技術(shù)博士后科研流動站;
【基金】：黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目(No.12541119)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2195424