基于深度学习法的视频文本区域定位与识别

发布时间：2017-07-08 20:24

  本文关键词：基于深度学习法的视频文本区域定位与识别

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【摘要】：通过对视频图像进行快速、准确的文本定位与识别,有利于提高视频信息处理的效率与准确率.采用Gabor滤波器实现在横、竖、撇、捺四个方向上的视频图像的纹理特征的提取,再通过RBM逐层增量深度学习算法构建深度置信网络,实现对提取的纹理特征图像中文本区域的定位.论文同时研究了利用形态学处理方法和OCR字符库实现对视频图像文本识别的可行性,并分析了识别效果.测试结果表明,本文提出的深度学习算法与形态学字符识别方法相结合,不但能够实现对视频图像文本区域的准确定位,还有利于提高字符识别的效率和准确率.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院;吉林省德惠市教育技术服务中心;
【关键词】： 深度学习算法 视频图像 文本区域定位 形态学去噪 字符识别
【基金】：国家自然科学基金(61401126)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言视频中的文字检测与识别是视频图像检测领域的一项重要研究内容.在复杂背景下,视频文本的准确定位与识别有利于进行视频图像检测,只有准确的视频文本区域的定位,才能提高OCR字符识别系统的文本识别准确率,进而提高基于内容的视频图像的正确检测的效率,对视频定位与检索有

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本文编号：536176