基于WT-BTC特征和SVM组合分类的场景文本检测算法

发布时间：2017-10-13 19:25

  本文关键词：基于WT-BTC特征和SVM组合分类的场景文本检测算法

  更多相关文章： 文本检测 小波变换-方块编码 支持向量机 组合分类

【摘要】：针对自然场景文本检测在复杂背景下虚警高的问题,提出利用小波变换(wavelet transform,WT)和方块编码算法(block truncation coding,BTC)相结合的方式(WT-BTC)表征文本纹理,并结合支持向量机(support vector machine,SVM)完成对候选文本区域的分类确认。算法首先利用边缘检测和启发式规则快速确定候选文本区域;然后对候选文本区域进行小波分解和BTC编码,提取水平、垂直、对角方向的WT-BTC纹理特征;使用三个SVM分类器分别对不同方向纹理特征学习训练,组合SVM模型实现候选文本区域的二次检测,确认文本区域。实验结果表明算法提高了文本区域检测鲁棒性,在复杂背景条件下对场景文本有较好的检测效果。
【作者单位】： 武警工程大学信息工程系;武警工程大学信息管理中心;
【关键词】： 文本检测 小波变换-方块编码 支持向量机 组合分类
【基金】：武警工程大学基础研究项目(XJY201617)资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： (XJY201617)资助自然环境中存在大量重要的文本,如交通信号标志、商铺的广告牌、宣传横幅、车牌、警示标语等,这些信息对于基于内容的图像检索、智能交通、视频监控和助盲导航等领域具有重要的应用价值。因此针对自然场景中文本信息的检测技术已经成为当今计算机视觉领域内一

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本文编号：1026666