一种基于卷积神经网络的新型场景文本检测算法
计算机视觉与模式识别
2016-04-08 v1
摘要
候选文本区域提取在基于卷积神经网络(CNN)的自然图像文本检测中起着关键作用。本文提出一种基于CNN的场景文本检测算法，其带有一个新的文本区域提取器。所谓的候选文本区域提取器I-MSER基于最大稳定极值区域(MSER)，能够改善提取的候选文本区域的独立性与完整性。I-MSER的设计源于观察到文本MSER具有高相似性且彼此接近。I-MSER获得的候选文本区域的独立性通过从MSER树中选择最具代表性的区域来保证，该树根据MSER之间的空间重叠关系生成。训练一个多层CNN模型对I-MSER提取的区域进行文本检测的置信度打分。基于I-MSER的新文本检测算法在广泛使用的ICDAR 2011和2013数据集上进行了评估，相比现有算法显示出改进的检测性能。
引用
@article{arxiv.1604.01894,
title = {A Novel Scene Text Detection Algorithm Based On Convolutional Neural Network},
author = {Xiaohang Ren and Kai Chen and Jun Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.01894},
year = {2016}
}
备注
5 pages, IWPR 2016