换一批基于自适应色彩聚类和上下文信息的自然场景文本检测
Natural Scene Text Detection Based on Adaptive Color Clustering and Context Information
摘要自然场景文本检测是图像内容分析和理解的重要前提.本文提出一种基于自适应色彩聚类和上下文信息分析的方法,用于检测自然场景图像文本.首先,将层次聚类和参数自学习策略结合,设计一种自适应色彩聚类方法,提取图像中的候选字符.该自适应色彩聚类方法能针对不同图像自动学习权重阈值,有较好的字符召回率.然后,利用文本中字符成行出现的性质,设计一种基于上下文信息的字符验证策略,既能保证较高字符召回率,也能有效移除非文本字符.最后,合并字符构建文本行,并通过后处理得到文本检测结果.在ICDAR2013公共数据集上的实验结果表明:本文分别获得74.17%的召回率,83.40%的准确率和78.52%的F得分.与其他文本检测方法相比,本文获得了较好的文本检测性能,说明本文方法的优越性.
更多相关知识
关键词
自然场景文本检测自适应色彩聚类上下文信息自学习策略natural scene text detectionadaptive color clusteringcontext informationself-learning strategy
分类号
TP391.4
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.0372-2112.2018.06.024
发布时间
2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
- 浏览0
- 被引10
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
