【摘 要】
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针对复杂背景文本定位问题,提出了一种应用MSER算法与DLBP纹理特征的文本定位方法.该方法由候选区域提取、文本行合并以及文本区域检测所组成.首先,使用MSER算法在预处理后的
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601271)
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针对复杂背景文本定位问题,提出了一种应用MSER算法与DLBP纹理特征的文本定位方法.该方法由候选区域提取、文本行合并以及文本区域检测所组成.首先,使用MSER算法在预处理后的证件图像中进行多通道候选区域提取;接着,采用一种新设计的文本行合并算法对候选区域进行文本行合并;最后,利用DLBP纹理特征结合SVM分类检测从而确定最终的文本区域.实验结果表明,本文所设计的文本行合并算法结合DLBP纹理特征进行分类检测,能够得到较高的召回率和准确率.同时,对不同类型的证件都具有较好的兼容能力.
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