【摘 要】
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该文提出两种复杂背景文本定位方法以及他们的集成方案,接着介绍了一种复杂背景文本定位算法的评价方法.第一种方法是基于知识的文本定位方法,先求图像的边缘密度,接着对所得
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该文提出两种复杂背景文本定位方法以及他们的集成方案,接着介绍了一种复杂背景文本定位算法的评价方法.第一种方法是基于知识的文本定位方法,先求图像的边缘密度,接着对所得图像进行二值化和连通域分析,通过规则(知识)对连通域进行鉴定、合并,得到文本区域的位置信息.第二种方法是基于学习的文本定位方法,采用了SVM分类器对窗口子图像进行分类:文本和非文本.在研究当中我们发现,任何一种算法都不可能适应所有的对象,所以我们尝试利用上面所提出的两种算法的优点,集成了一种新的算法:采用基于边缘密度的文本定位算法得到连通域,然后用SVM定位的应运地所得连通域进行扫描,在这里SVM起到了精定位和鉴定的双重作用.在文章最后我们介绍了一种的文本定位算法的评价方案,同时给出了上述方法的评价结果.
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