【摘 要】
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自然场景中的字符识别有很多有意义的应用,比如机器人的自动导航,场景中文字的即时翻译等。深度相机在机器人以及可穿戴设备中已经有较为广泛的应用,而深度信息是否能辅助字
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,南京邮电大学
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61175036)
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自然场景中的字符识别有很多有意义的应用,比如机器人的自动导航,场景中文字的即时翻译等。深度相机在机器人以及可穿戴设备中已经有较为广泛的应用,而深度信息是否能辅助字符检测还没有被研究。一种基于SWT(Stroke Width Transform)的面向RGB-D图像的字符检测系统在这里被介绍,该算法利用场景三维结构和字符分布特征来优化SWT进行字符检测。虽然利用深度信息限制了该项研究的应用领域,很多应用仍然能够从该项研究中获益:比如携带Kinect的机器人的自动导航,增强现实眼镜Hololens的即时翻译等等。实验证明通过深度信息的辅助能够显著地提高基于SWT字符检测系统的性能。
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