【摘 要】
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在文字检测的相关研究中,针对文字的候选框提取方法并未得到广泛关注与深入挖掘。一方面由于文字本身结构和一般物体具有较强的差异性,另一方面由于文字对检测的精度要求高。
【机 构】
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华中科技大学电子信息与通信学院,中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金优秀青年基金(61222308)资助项目;国家自然科学基金重点(61733007)资助项目;国家自然科学基金(61573160,61572207)资助项目;教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0217)资助项目;华中科技大学自主创新基金资助项目
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在文字检测的相关研究中,针对文字的候选框提取方法并未得到广泛关注与深入挖掘。一方面由于文字本身结构和一般物体具有较强的差异性,另一方面由于文字对检测的精度要求高。本文提出了一种针对文字的候选框提取算法,该算法首先利用全卷积网络进行快速预测文字区域,有效地减少了候选框的搜索范围,然后针对文字特性对EdgeBox算法进行改进,使之适用于自然场景文字候选框的提取。此外,本文在两个自然场景文字检测的标准数据集上对该算法进行了评测,并与其他已有的候选框提取方法进行了比较。实验结果表明本文方法相较其他算法,具有更好的
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