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基于链接线的自然场景文字检测技术的研究

【摘要】:文字,作为一种规律的符号,它承载了信息,在人们的生活交流中扮演着非常重要的角色。当今社会伴随着互联网多媒体技术的发展,进入了一个信息量爆炸的时代,网上充斥着各种形式的数据,例如图片、音频、视频等。获取这些数据中所携带的信息是我们了解并解释数据的重要前提。而理解图片和视频中出现的文字对于我们理解这些数据信息有重要的作用。因此,检测图片、视频中出现的文字就扮演着一个及其重要的角色。针对自然场景的文字检测属于图片视频中文字检测的一个重要研究领域,不同于一般的文档文字检测技术,网络上存在着大量图片视频,其背景一般复杂多样,其中的文字形状排列变化多样。此外,存在清晰度不够,复杂光照干扰等因素,这些都给识别工作带来了巨大的挑战。同以往人们设计手工特征来检测文字不同,近年来采用深度学习逐渐成为趋势,期望利用深度卷积网络或循环网络来提取更鲁棒的文本特征。目前主流的基于深度学习的自然场景文本检测算法已经能够很好的解决大部分的应用场景,并出现了类似车牌识别、证件识别等成熟应用。不过目前绝大多数的文本检测算法仍然针对的是自然场景中呈直线排列的文字。输入图像后,输出包裹文本区域的最小矩形框。但对非直线排列的文字,其检测效果仍较差。本文的研究工作主要有两点:一是提出了一个基于单个字符检测的文本检测算法。二是针对自然场景中非直线排列的文本检测算法的研究。不同于目前主流的文本检测算法,本文针对弯曲文字的检测算法首先检测图像中属于文本的尺度更细的文本块单元的位置,然后通过预测的链接线将这些文本基元聚类得到文本区域的轮廓,最后通过后处理得到精细的文本区域。因为是基于自底向上的处理流程,所以该算法可以处理任意排列文本所形成的图像。实验表明该算法可以检测弯曲排列的文字,在弯曲排列的数据集上取得了更好的效果,同时在常规的水平数据集上的测试也取得了比往年算法更好结果。

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