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| 基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测 | |
| 作者姓名： | 王大千 崔荣一 金璟璇 |
| 作者单位： | 延边大学 工学院, 吉林 延吉 133002 |
| 基金项目： | 国家语委“十二·五”科研规划项目基金（No.YB125-178）;吉林省高教科研项目基金（No.JGJX2019D20）资助 |
| 摘 要： | 自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremal region, MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图,并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图;然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行;最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明,该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性. |
| 关 键 词： | 自然场景 Itti视觉关注模型 最大稳定极值区域 文字区域检测 |
| 收稿时间： | 2018-11-14 |
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