| 题名 | 基于分层检测与空间上下文的自然场景英文文本定位方法研究; Text Location in Natural Scene Images Based on Layered Detection and Spatial Context |
| 作者 | 卢珅 |
| 答辩日期 | 2012 ; 2012 |
| 导师 | 曲延云 |
| 关键词 | 文本定位 笔划宽度 分层检测 随机森林 条件随机场 Text Location Stroke Width Layered Detection Random Forests Conditional Random Field |
| 英文摘要 | 随着多媒体技术的发展和数码相机等数字成像设备的普及，人们采集并存储了海量 的自然场景图像。自然场景图像承载了丰富的信息，而图像中的文本作为强有力的高层 语义资源，对于图像内容的描述和理解以及基于内容的图像检索具有极其重要的意义。 因此，自然场景图像中文本信息的自动提取成为亟需解决的问题，文本定位是其中重要 的技术环节，亦是计算机视觉领域中的一个极具挑战性的研究课题。 本文旨在对自然场景图像中的文本进行精确定位。采用由粗到细逐步分层检测的方 式，避免传统单粒度检测中常见的误检和漏检率较高的问题。设计自然场景文本的多特 征提取及分类算法，解决单一文本特征判别力差以及普适性低的问题。引...; With the development of multimedia technology and the popularity of digital imaging equipment (such as digital cameras), vast amounts of natural scene images are collected and stored. The natural scene images carry a wealth of information. The text in images, which act as a strong high-level semantic resource, is of great importance for image content description, image understanding and content-ba...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机应用技术; 学号：23020091152756 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=34984 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/50885]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 卢珅. 基于分层检测与空间上下文的自然场景英文文本定位方法研究, Text Location in Natural Scene Images Based on Layered Detection and Spatial Context[D]. 2012, 2012. |
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