用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

发布时间：2018-06-26 07:52

  本文选题：汉字区域定位 + 最大稳定极值区域　； 参考：《国防科技大学学报》2017年03期

【摘要】：获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。
[Abstract]:The maximum stable extremum region of the connected region of the corresponding stroke level is obtained, and the maximum stable extremum region which is close to the closed morphological operation is fused, and the single Chinese character region corresponding to the maximum stable extremum region after the fusion is obtained. The grayscale co-occurrence matrix is used to describe the texture information of the maximum stable extremum rectangular region, which is used as the input of the convolution neural network, which classifies the maximum stable extremum region and filters the non-Chinese part. The Bhattacharyya distance of the color histogram of the maximum stable extremum region is used to cluster the maximum stable extremum region, and the candidate region of Chinese character text is obtained by combining the same kind of maximum stable extreme region. Thirdly, the candidate text regions are classified by convolution neural network, and the non-text regions are filtered. Experimental results show that the algorithm has a good effect on Chinese character region location.
【作者单位】： 信息工程大学密码工程学院;
【基金】：国家863计划资助项目(20157011012)
【分类号】：TP183;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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