本文關(guān)鍵詞：基于區(qū)域特征與支持向量機(jī)的場(chǎng)景文字定位算法

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【摘要】：場(chǎng)景文字定位與識(shí)別問題近年來受到極大關(guān)注,本文針對(duì)定位場(chǎng)景圖片中的文字提出一種區(qū)域與連通域結(jié)合的方法。首先采用最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)與筆畫寬度變換(SWT)相結(jié)合的方法來提取圖片的候選文字連通域,然后運(yùn)用啟發(fā)規(guī)則對(duì)候選連通域初篩,最后提取候選連通域的方向梯度直方圖特征(HOG)和均勻局部二值模式(LBP)特征,輸入支持向量機(jī)(SVM),判別是否為文字區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法具有較好的文字定位效果,并且召回率較高。
【作者單位】： 武漢郵電科學(xué)研究院;烽火通信科技股份有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 場(chǎng)景文字定位 筆畫寬度變換 均勻局部二值模式 支持向量機(jī)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和移動(dòng)終端設(shè)備的飛速發(fā)展,人們可以隨時(shí)隨地拍攝照片和視頻,并通過微博、微信等平臺(tái)分享到網(wǎng)絡(luò)上。由此而來的是充斥于互聯(lián)網(wǎng)上的大量圖像和視頻信息,面對(duì)海量的圖像與視頻數(shù)據(jù),如何正確提取其中有用的信息并理解其中的含義,成為一個(gè)亟待解決的問題。相比

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10 侯澍e，

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