基于深度全卷积神经网络的文字区域定位方法

发布时间：2017-09-22 21:15

  本文关键词：基于深度全卷积神经网络的文字区域定位方法

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【摘要】：近年来,深度学习模型在各种计算机视觉方面都展现出了远远优于传统方法的性能,在自然场景中的文字区域定位问题中引入深度学习方法无疑也是大势所趋。文章提出了一种基于深度全卷积网络方法的文字区域定位方法,实现了端到端的训练、检测,使得训练更为有效,检测过程更加高效。最终文中方法在ICDAR 2015数据集上对比基于MSER等的传统方法有了很大提升,达到了86.57%的查准率和82.1%的召回率。
【作者单位】： 同济大学测绘与地理信息学院;
【关键词】： 深度全卷积网络 自然场景文字区域定位 图像区域分割
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 传统的自然场景文字定位问题通常遵循自下而上的检测流程,首先是对图像进行预处理,然后通过传统的检测方法通常是使用模版匹配的方法来选择候选区域,接着对候选区域进行投票选择融合或者非极大值抑制方法生成最后的文字区域[1]。这类模板在解决特定场景下的定位问题时非常有效

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本文编号：902905