【摘 要】
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针对在复杂的自然场景中中文本倾斜、模糊、光照等检测难题,提出一种基于卷积神经网络YOLOv3与最大极值稳定区域MSER的检测方法YOLOv3-M,并针对中文场景分别改善YOLOv3与MSER。通过YOLOv3算法对图像文本区域的矩形坐标进行回归预测,设计一个基于MSER的角度检测方法与之关联,实现倾斜文本行的检测。YOLOv3-M弥补了YOLOv3不能检测倾斜目标的缺点以及MSER检测容易被复杂场
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,武汉科技大学大数据科学与工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673304),国家社会科学基金重大计划项目(11&ZD189)。
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针对在复杂的自然场景中中文本倾斜、模糊、光照等检测难题,提出一种基于卷积神经网络YOLOv3与最大极值稳定区域MSER的检测方法YOLOv3-M,并针对中文场景分别改善YOLOv3与MSER。通过YOLOv3算法对图像文本区域的矩形坐标进行回归预测,设计一个基于MSER的角度检测方法与之关联,实现倾斜文本行的检测。YOLOv3-M弥补了YOLOv3不能检测倾斜目标的缺点以及MSER检测容易被复杂场景干扰的缺点,并且YOLOv3与MSER都在检测速度上有着优秀的表现。实验结果表明,YOLOv3-M算法
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