检索结果-南通市图书馆

小型微型计算机系统 2017年第8期38卷 1867-1871页

作者：杜一帆王建刘立何宇清天津大学电子信息工程学院天津300072 国家海洋技术中心天津300112

在自然场景图像中由于图像背景的复杂性,给文本检测带来了不小的挑战.为了减少复杂背景对文本检测的影响,提出一种基于单样例的文本检测算法.单样例是一幅仅包含文本区域的图像.通过计算目标图像与单样例图像之间的特征相似度,对自然场... 详细信息

在自然场景图像中由于图像背景的复杂性,给文本检测带来了不小的挑战.为了减少复杂背景对文本检测的影响,提出一种基于单样例的文本检测算法.单样例是一幅仅包含文本区域的图像.通过计算目标图像与单样例图像之间的特征相似度,对自然场景图像中文本区域进行初步定位,大大减少了MSER算法所提文本候选区域中的非文本区域.对于得到的文本候选区域,使用几何约束以及笔画宽度特征,进一步移除非文本区域.最后合并特征相似的文字区块,提取出图像中的文本区域.实验结果表明,与其他算法相比,该算法能够准确检测出图像中的文本区域,达到理想的定位效果.

关键词：自然场景文本检测单样例局部自适应回归核 MSER

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自然场景图像文本检测研究

自然场景图像文本检测研究

引用

作者：杜一帆天津大学

学位级别：硕士

随着手机、平板等智能移动终端的普及,使用移动设备的摄像头所拍摄的自然场景图像大量涌现。文字,作为人类最具影响力的发明之一,在人类生产和生活当中一直扮演着十分重要的角色,是自然场景图像的重要组成成分之一。它包含着丰富的语义... 详细信息

随着手机、平板等智能移动终端的普及,使用移动设备的摄像头所拍摄的自然场景图像大量涌现。文字,作为人类最具影响力的发明之一,在人类生产和生活当中一直扮演着十分重要的角色,是自然场景图像的重要组成成分之一。它包含着丰富的语义信息,是人类思想和情感表达的重要载体,在自然场景中随处可见。与其他对象相比,人们往往更加关注图像中的文字部分。检测图像中文字所在的位置,将其提取并识别出来对场景图像的分析有着重要的意义。本文详细描述了目前场景文本检测领域中存在的困难和挑战,以及常用的文本检测特征及方法,并对它们的优缺点进行了分析,提出了一种基于单样例的文本检测算法,通过计算目标图像与单样例图像之间的特征相似度,对自然场景图像中文本区域进行初步定位,显著减少了MSER算法所提取的文本候选区域中的非文本区域。对于文本候选区域,使用几何约束和笔画宽度特征,进一步移除其中的非文本区域。最后合并特征相似的文字区块,提取出图像中的文本区域。由于基于学习的算法需要大量的训练样本、训练速度较慢,另外在拥有复杂背景的自然场景图像中采用MSER算法易检测到大量的非文本区域,本文所提出的算法针对以上问题进行了改进。实验结果表明,与其他算法相比,该算法能够准确检测出图像中的文本区域,达到理想的定位效果。本文还提出了一种基于学习和多通道MSER的文本检测算法,有效的解决了传统MSER算法对模糊、低对比度以及不均匀的光照敏感等问题。首先对彩色边缘图和对比度增强图像提取MSER区域作为字符候选区域,然后结合卷积神经网络提取字符的高级特征,使用SVM对这些特征进行训练得到一个理想的文本与非文本分类器,从而增强了文本检测算法的性能。

关键词：自然场景文本检测 MSER 单样例局部自适应回归核卷积神经网络

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于风格迁移的行人重识别

基于风格迁移的行人重识别

引用

作者：李杨山东师范大学

学位级别：硕士

现如今,监控摄像头遍布生活各个角落。为解决跨摄像头下的行人识别与检索,行人重识别技术已成为计算机视觉领域中的热门课题,其在智能安防、相册聚类、智能商业等方面具有重要意义。但是,不同摄像头设备间存在帧数、位置、光照的差异,... 详细信息

现如今,监控摄像头遍布生活各个角落。为解决跨摄像头下的行人识别与检索,行人重识别技术已成为计算机视觉领域中的热门课题,其在智能安防、相册聚类、智能商业等方面具有重要意义。但是,不同摄像头设备间存在帧数、位置、光照的差异,同一行人不同的穿着和姿态也会存在外观上的区别。为克服上述困难,实现跨摄像头下追踪特定行人的任务,对行人重识别的研究至关重要。行人重识别分为监督学习的行人重识别、无监督学习的行人重识别、半监督学习的行人重识别。近年来,越来越多的行人重识别任务借助GAN的变体进行风格迁移。风格迁移不仅可以消除相机间的域差异,也能生成与训练样本相关的正样本。本文针对风格迁移展开研究,将风格迁移应用到单样例行人重识别和无监督域适应行人重识别。本文工作如下:（1）基于随机风格迁移和平均标签估计的单样例行人重识别方法（RST-AVG）。针对单样例任务中相机间风格差异问题,利用CycleGAN生成风格迁移数据。在训练阶段,提出随机风格迁移方法来利用原始数据和风格迁移数据进行训练;在标签评估阶段,提出平均标签估计方法来利用原始数据和风格迁移数据的平均特征评估伪标签。在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的实验结果表明了RST-AVG的优越性。（2）基于风格迁移和相机信息的无监督跨域行人重识别方法（STCF）。针对无监督跨域任务中源域数据集和目标域数据集的差异问题,提出一个双分支网络。一个分支对源域数据进行有监督训练,其中使用LSR损失降低模型过拟合,为模型提供基本的分类能力;另一个分支对目标域进行无监督训练,其中利用CycleGAN生成的风格迁移数据作为正样本,利用相机信息筛选的数据作为负样本,使用三元组损失训练。在Market-1501、DukeMTMC-reID和CUHK03数据集的实验结果表明了STCF的优越性。

关键词：单样例风格迁移无监督跨域行人重识别

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：