论文摘要
由于场景文本图像中背景的复杂性和文本方向的不确定性,精确定位文本位置难度加大。基于此,根据R2CNN算法对多方向文本的处理思想,提出将该思想与SSD算法相结合,即利用文本区域左上角、右上角坐标以及文本区域的高与SSD算法每一层特征层中不同纵横比的锚点框进行匹配,利用非极大值抑制筛选出最优文本框,获得文本区域。为适应场景文本,提出增添相应的锚点框纵横比,从而进行自然场景文本检测。实验结果表明,所提方法不仅可以检测出倾斜的场景文本,而且提高了SSD算法在场景文本检测时的准确性和召回率,最终准确率为0.705 6,召回率为0.534 2,F值为0.608 0。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙悦,艾斯卡尔·艾木都拉,阿不都萨拉木·达吾提
关键词: 自然场景,文本检测,深度学习,算法
来源: 电视技术 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 新疆大学信息科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61662076)
分类号: TP391.41;TP18
DOI: 10.16280/j.videoe.2019.08.001
页码: 1-9+27
总页数: 10
文件大小: 8714K
下载量: 49
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