【摘 要】
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考虑到字符的形状、大小、背景和对齐方式的多样性,提出基于笔画宽度构建多方向候选区域串的模型,用于检测任意定向和弯曲的场景文本。在提取图像最大稳定极值区域（MSER）的基础
【基金项目】
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国家自然科学基金面上基金项目(61271334、61073115)
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考虑到字符的形状、大小、背景和对齐方式的多样性,提出基于笔画宽度构建多方向候选区域串的模型,用于检测任意定向和弯曲的场景文本。在提取图像最大稳定极值区域（MSER）的基础上,应用剪枝算法获取孤立的连通区域,应用笔画宽度变换（SWT）获得字符候选区域,使用丢失字符恢复的算法得到候选文本行,根据多向文本行的特征应用AdaBoost算法对文本行进行分类。仿真结果表明,该算法对任意笔画宽度、任意方向的文本均可以进行检测,取得了较好的效果。
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