基于启发式规则和SVM的自然场景中文文本定位

发布时间：2017-10-01 17:21

  本文关键词：基于启发式规则和SVM的自然场景中文文本定位

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【摘要】：为了实现自然场景下的中文文本定位,设计实现了一种启发式规则过滤和SVM精确分类的层次定位方法。首先通过最大稳定极值算法提取区域,对于汉字笔画分离的问题,用形态学运算进行笔画融合。再根据汉字的特点,设计启发式规则过滤非文本区域,其中通过候选字符区域的椭圆拟合,引入椭圆的偏心率作为文本判别规则。最后提取HOG特征,通过SVM精确分类实现文本定位。实验证明本文方法在复杂的自然场景下取得了良好的文本定位效果。
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 最大稳定极值区域 启发式规则 HOG SVM 文本定位
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 随着智能手机,数码相机等移动智能终端的普及,图片和视频已经成为人们传递信息的重要载体。其中包含的文字信息对基于语义的图像理解和场景认知有重要的意义。利用计算机对海量的图片提取信息,已成为国内外研究者关注的热点。自然场景图像各式各样,光照不均,其中包含的文字字

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本文编号：954713