基于区域特征与支持向量机的场景文字定位算法

发布时间：2017-09-21 10:48

  本文关键词：基于区域特征与支持向量机的场景文字定位算法

  更多相关文章： 场景文字定位 笔画宽度变换 均匀局部二值模式 支持向量机

【摘要】：场景文字定位与识别问题近年来受到极大关注,本文针对定位场景图片中的文字提出一种区域与连通域结合的方法。首先采用最大稳定极值区域(MSER)与笔画宽度变换(SWT)相结合的方法来提取图片的候选文字连通域,然后运用启发规则对候选连通域初筛,最后提取候选连通域的方向梯度直方图特征(HOG)和均匀局部二值模式(LBP)特征,输入支持向量机(SVM),判别是否为文字区域。实验结果表明,本文算法具有较好的文字定位效果,并且召回率较高。
【作者单位】： 武汉邮电科学研究院;烽火通信科技股份有限公司;
【关键词】： 场景文字定位 笔画宽度变换 均匀局部二值模式 支持向量机
【分类号】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 0引言随着互联网行业和移动终端设备的飞速发展,人们可以随时随地拍摄照片和视频,并通过微博、微信等平台分享到网络上。由此而来的是充斥于互联网上的大量图像和视频信息,面对海量的图像与视频数据,如何正确提取其中有用的信息并理解其中的含义,成为一个亟待解决的问题。相比

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本文编号：894066