本文關(guān)鍵詞：自然場景文字檢測方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像中包含大量的文字信息,對基于內(nèi)容的圖像應(yīng)用而言,準(zhǔn)確高效地從圖像中提取文字信息是一項(xiàng)非常有意義的工作。但是由于圖像中的文字自身的多變性和文字背景的復(fù)雜性,自然場景中的文字檢測仍然是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。本文提出了兩個(gè)文字檢測方法：基于筆劃寬度變換和深度信念網(wǎng)絡(luò)的文字檢測方法和基于最大穩(wěn)定極值區(qū)域和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字檢測方法。對于前者,本文首先使用筆劃寬度變換算法對場景圖像做筆劃寬度變換,生成筆劃寬度圖。然后結(jié)合邊緣梯度信息,將筆劃寬度圖中筆劃寬度相似的像素連通起來,組成候選字符。接著使用啟發(fā)式的過濾規(guī)則以及借助深度信念網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,從候選字符中篩選出種子字符。然后使用種子字符生長在筆劃寬度、高度、顏色等屬性上近似的非種子字符,進(jìn)而得到字符集合。最后將字符聚合成文本行,得到最終的文字檢測結(jié)果。對于后者,本文使用最大穩(wěn)定極值區(qū)域算法提取候選字符。然后借助一個(gè)級聯(lián)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,從候選字符中提取種子字符。接著,使用一個(gè)迭代的漸進(jìn)的生長算法從種子字符生長周圍的非種子字符。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)同時(shí)考慮組件幾何特征和外觀特征的相似度測量方法,用來評價(jià)一個(gè)非種子字符是否可以被一個(gè)種子字符生長。本文在多個(gè)公開數(shù)據(jù)集上測試了提出的兩個(gè)方法。實(shí)驗(yàn)表明,基于筆劃寬度和深度信念網(wǎng)絡(luò)的文字檢測方法,在多個(gè)數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好。但受限于筆劃寬度變換算法無法在復(fù)雜背景圖像中生成高質(zhì)量的筆劃寬度圖,因此該方法并不能取得最好的效果。而基于最大穩(wěn)定極值區(qū)域和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字檢測方法,在多個(gè)數(shù)據(jù)集上取得了最好的效果,尤其表現(xiàn)在更高的召回率上。這表示使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為種子字符分類模型的文字生長機(jī)制是非常有效的。
【關(guān)鍵詞】：自然場景文字檢測 筆劃寬度變換 最大穩(wěn)定極值區(qū)域 深度信念網(wǎng)絡(luò) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第一章 緒論12-17
• 1.1 本文研究背景和意義12
• 1.2 現(xiàn)有自然場景文字檢測方法12-16
• 1.2.1 通用對象檢測方法13-14
• 1.2.2 基于窗口的文字檢測方法14
• 1.2.3 基于連通組件的文字檢測方法14-15
• 1.2.4 基于混合方法的文字檢測方法15-16
• 1.3 本文主要工作及安排16-17
• 第二章 相關(guān)工作17-32
• 2.1 筆劃寬度變換17-18
• 2.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)18-19
• 2.3 最大穩(wěn)定極值區(qū)域19-22
• 2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-32
• 2.4.1 多層感知器22-25
• 2.4.2 卷積運(yùn)算25-27
• 2.4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-31
• 2.4.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于筆劃寬度變換和深度信念網(wǎng)絡(luò)的文字檢測方法32-42
• 3.1 文字邊緣檢測32-35
• 3.2 候選字符提取35-37
• 3.2.1 增強(qiáng)SWT算法35-36
• 3.2.2 邊緣增強(qiáng)連通組件提取算法36-37
• 3.3 候選字符過濾37-39
• 3.4 種子字符提取及文字生長39-40
• 3.5 文本行聚合40-41
• 3.6 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于最大穩(wěn)定極值區(qū)域和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字檢測方法42-51
• 4.1 種子字符定位42-45
• 4.1.1 基于MSER的組件過濾42-43
• 4.1.2 種子字符過濾43-45
• 4.2 文字生長45-48
• 4.2.1 相似度測量45-48
• 4.2.2 迭代式的文字生長48
• 4.3 文本行驗(yàn)證48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-60
• 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺51
• 5.2 數(shù)據(jù)集與評價(jià)協(xié)議51-53
• 5.3 ICDAR數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-57
• 5.4 SVT數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果57-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60
• 6.2 展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 簡歷與科研成果67-68
• 致謝68-69

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本文編號：487827