【摘 要】
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考虑到文本区域鉴别在视频文本检测中的重要作用，提出了一种基于笔画宽度特征的文本区域鉴别方法，该方法通过分析候选文本区域中笔画宽度的分布，有效地区分文本和非文本区域。此
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,天津航天机电设备研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（61370162,61440025）和中央高校基本科研业务费专项资金（HIT.NSRIF.2012048）资助项目.
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考虑到文本区域鉴别在视频文本检测中的重要作用，提出了一种基于笔画宽度特征的文本区域鉴别方法，该方法通过分析候选文本区域中笔画宽度的分布，有效地区分文本和非文本区域。此外针对笔画宽度信息提取过程中存在未知极性参数的问题，提出了一种半监督多示例学习（SS—MIL）算法，该算法可以充分利用训练样本中不完整的监督信息，提高文本区域分类器的性能。基于上述方法，实现了一个完整的视频文本检测系统，并在具有代表性的数据集上对其进行了充分的实验，实验结果表明，基于笔画宽度特征和SS-MIL的文本区域鉴别方法能够有效地辨别文
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