【摘 要】
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针对基于边缘检测的文字定位虚警率过高的问题,提出了一种基于Canny边缘检测和HOG＋ SVM模型相结合的场景文字检测算法.首先采用基于Canny边缘检测和文字的几何约束条件得到候
【机 构】
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四川大学电子信息学院图像信息研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会和中国工程物理研究院联合基金项目(11176018)
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针对基于边缘检测的文字定位虚警率过高的问题,提出了一种基于Canny边缘检测和HOG＋ SVM模型相结合的场景文字检测算法.首先采用基于Canny边缘检测和文字的几何约束条件得到候选文字区域,再利用HOG＋ SVM模型对候选文字区域进行二次检测,过滤掉大部分非文字区域.实验结果表明,该算法能够有效地去除基于边缘检测算法产生的误检区域,大大降低了基于边缘检测的场景文字定位的虚警率,并对背景复杂的图像也具有一定的鲁棒性.
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