基于Adaboost算法的场景中文文本定位

发布时间：2018-08-21 10:32

【摘要】：提出了一种基于Adaboost算法的场景中文文本定位的新方法。首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对数字图像进行边缘提取、二值化处理,然后通过连通域分析去除明显的非字符连通域,并获得候选的文本区域。对场景中文文本区域进行分析,提取了场景中文文本的4类特征,并利用这4类特征经过分类与回归决策树构造了Adaboost强分类器。将候选文本区域送入强分类器,得到正确的文本区域。实验结果表明方法不仅对场景文本图像中字体、大小和颜色多变的文本具有很好的定位效果,而且具有很高的召回率和准确率。
[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.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;哈尔滨理工大学仪器科学与技术博士后科研流动站;
【基金】：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(No.12541119)
【分类号】：TP391.41

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