【摘 要】
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利用文字区域纹理的方向性,提出了一种结合Gabor纹理特征和神经网络分类器的图像文字区域检测算法.首先,通过不同方向和尺度下的Gabor特征来描述原始图像中文字区域的方向性
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,中国移动通信集团广东有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61201291,61301192);高等学校博士学科点新教师基金资助项目(20090203120011)
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利用文字区域纹理的方向性,提出了一种结合Gabor纹理特征和神经网络分类器的图像文字区域检测算法.首先,通过不同方向和尺度下的Gabor特征来描述原始图像中文字区域的方向性纹理;然后,将文字区域和非文字区域的Gabor特征输入到前馈神经网络,来训练文字区域分类器,训练好的分类器用于图像和视频中文字区域的检测.实验结果表明,该算法显著提高了文字区域检测算法的准确性和鲁棒性,对中、英文等多语种的文字区域检测均有较好效果.
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