本文選題：漢字區(qū)域定位 + 最大穩(wěn)定極值區(qū)域　； 參考：《國防科技大學(xué)學(xué)報》2017年03期

【摘要】：獲取對應(yīng)筆畫級連通區(qū)的最大穩(wěn)定極值區(qū)域,實施形態(tài)學(xué)閉操作融合相距較近的最大穩(wěn)定極值區(qū)域,融合后最大穩(wěn)定極值區(qū)域?qū)?yīng)的單個漢字區(qū)域;利用灰度共生矩陣描述最大穩(wěn)定極值矩形區(qū)域的紋理信息,將其作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對最大穩(wěn)定極值區(qū)域進行分類,過濾非漢字部分;利用最大穩(wěn)定極值區(qū)域顏色直方圖的Bhattacharyya距離等特征對最大穩(wěn)定極值區(qū)域進行聚類,同一類最大穩(wěn)定極值區(qū)域組合得到漢字文本候選區(qū)域;再次利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對候選文本區(qū)域進行分類,過濾非文本部分,剩余的就是定位到的漢字文本區(qū)域。實驗結(jié)果表明,該算法對于漢字區(qū)域定位具有良好的效果。
[Abstract]:The maximum stable extremum region of the connected region of the corresponding stroke level is obtained, and the maximum stable extremum region which is close to the closed morphological operation is fused, and the single Chinese character region corresponding to the maximum stable extremum region after the fusion is obtained. The grayscale co-occurrence matrix is used to describe the texture information of the maximum stable extremum rectangular region, which is used as the input of the convolution neural network, which classifies the maximum stable extremum region and filters the non-Chinese part. The Bhattacharyya distance of the color histogram of the maximum stable extremum region is used to cluster the maximum stable extremum region, and the candidate region of Chinese character text is obtained by combining the same kind of maximum stable extreme region. Thirdly, the candidate text regions are classified by convolution neural network, and the non-text regions are filtered. Experimental results show that the algorithm has a good effect on Chinese character region location.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)密碼工程學(xué)院;
【基金】：國家863計劃資助項目(20157011012)
【分類號】：TP183;TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2069726