【摘 要】
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针对复杂背景下丈本误检率较高的问题，提出了一种基于蚁群聚类和LBP-HF特征验证的复杂场景文本定位算法。该算法首先利用小波高频系数统计特征表达文本模式，采用蚁群聚类算法对
【机 构】
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西安电子科技大学通信工程学院ISN国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金资助项目（60872141）,陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2009JQ8019）
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针对复杂背景下丈本误检率较高的问题，提出了一种基于蚁群聚类和LBP-HF特征验证的复杂场景文本定位算法。该算法首先利用小波高频系数统计特征表达文本模式，采用蚁群聚类算法对文本像素和背景像素进行分类，得到所有可能的文本区域；然后提取更具区分力的LBP-HF纹理特征对候选的文本区进行验证，获得文本的准确位置。实验结果表明，所提出的基于LBP．HF特征的验证方法能够有效区分文本和非文本区域，使复杂背景下的文本误检率明显下降。
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