基于改進SSD算法的自然場景文本檢測
孫悅; 艾斯卡爾·艾木都拉; 阿不都薩拉木·達吾提 新疆大學信息科學與工程學院; 新疆烏魯木齊市830046
關鍵詞：自然場景 文本檢測 深度學習 ssd算法 r2cnn算法
摘要：由于場景文本圖像中背景的復雜性和文本方向的不確定性,精確定位文本位置難度加大?；诖?根據R2CNN算法對多方向文本的處理思想,提出將該思想與SSD算法相結合,即利用文本區域左上角、右上角坐標以及文本區域的高與SSD算法每一層特征層中不同縱橫比的錨點框進行匹配,利用非極大值抑制篩選出最優文本框,獲得文本區域。為適應場景文本,提出增添相應的錨點框縱橫比,從而進行自然場景文本檢測。實驗結果表明,所提方法不僅可以檢測出傾斜的場景文本,而且提高了SSD算法在場景文本檢測時的準確性和召回率,最終準確率為0.7056,召回率為0.5342,F值為0.6080。
電視技術雜志要求:
{1}內容摘要：反映研究對象和范圍、采用的研究手段和方法、得出的核心結論，體現論文的創新性和學術影響，旨在提高論文的引用量與轉載量。一般以400-500字為宜。
{2}來稿一律使用word格式，標題為二號小標宋、作者和單位為四號仿宋、正文為三號仿宋。
{3}作者若有抄襲、模仿他人作品等侵犯他人知識產權的；或者稿件內容侵犯他人名譽權、隱私權、人格權的，由作者承擔相應法律責任，本刊概不負責。
{4}論文正文后附作者簡介，格式參照：姓名(出生年月-)，性別，籍貫，職稱，學位，單位，研究方向，聯系電話和郵箱。
{5}文中如出現外國人名，第一次出現時需譯成漢語，用括號標注外文原名，以后出現時直接用漢譯人名。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
相關期刊
