利用卷积神经网络从相机拍摄文档中恢复单应性
计算机视觉与模式识别
2017-09-13 v1
摘要
去除手持相机拍摄文档图像的透视畸变是文档分析中的基本任务之一，但遗憾的是，目前尚无能够自动可靠去除文档图像透视畸变的方法。本文中，我们提出一种基于卷积神经网络的方法，用于从手持相机拍摄的文档中恢复单应性。我们提出的方法独立于文档底层内容，并以全自动方式端到端训练。具体而言，本文做出以下三点贡献：首先，我们引入了一个大规模合成数据集，用于在不同几何和光度变换下拍摄的文档图像恢复单应性；其次，我们展示了一个通用的基于卷积神经网络的架构可以成功用于回归在野生环境下拍摄的文档角点位置；第三，我们展示L1损失可可靠用于角点回归。我们提出的方法在测试数据集上给出了最先进的性能，并有可能成为文档分析流程中不可或缺的一部分。
引用
@article{arxiv.1709.03524,
title = {Recovering Homography from Camera Captured Documents using Convolutional Neural Networks},
author = {Syed Ammar Abbas and Sibt ul Hussain},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.03524},
year = {2017}
}
备注
10 pages, 8 figures