本文關(guān)鍵詞：基于WT-BTC特征和SVM組合分類的場景文本檢測算法

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【摘要】：針對自然場景文本檢測在復雜背景下虛警高的問題,提出利用小波變換(wavelet transform,WT)和方塊編碼算法(block truncation coding,BTC)相結(jié)合的方式(WT-BTC)表征文本紋理,并結(jié)合支持向量機(support vector machine,SVM)完成對候選文本區(qū)域的分類確認。算法首先利用邊緣檢測和啟發(fā)式規(guī)則快速確定候選文本區(qū)域;然后對候選文本區(qū)域進行小波分解和BTC編碼,提取水平、垂直、對角方向的WT-BTC紋理特征;使用三個SVM分類器分別對不同方向紋理特征學習訓練,組合SVM模型實現(xiàn)候選文本區(qū)域的二次檢測,確認文本區(qū)域。實驗結(jié)果表明算法提高了文本區(qū)域檢測魯棒性,在復雜背景條件下對場景文本有較好的檢測效果。
【作者單位】： 武警工程大學信息工程系;武警工程大學信息管理中心;
【關(guān)鍵詞】： 文本檢測 小波變換-方塊編碼 支持向量機 組合分類
【基金】：武警工程大學基礎(chǔ)研究項目(XJY201617)資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： (XJY201617)資助自然環(huán)境中存在大量重要的文本,如交通信號標志、商鋪的廣告牌、宣傳橫幅、車牌、警示標語等,這些信息對于基于內(nèi)容的圖像檢索、智能交通、視頻監(jiān)控和助盲導航等領(lǐng)域具有重要的應用價值。因此針對自然場景中文本信息的檢測技術(shù)已經(jīng)成為當今計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)一

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