检索结果-南通市图书馆

作者：王瑾燕山大学

学位级别：硕士

图像中文本检测与定位技术的研究对图像场景内容的描述与理解有重要的价值。因而迫切需要一种自动化的工具通过定位图像中文本信息,为检索、查询、浏览场景资料和理解图像内容服务,提高图像资料的管理效率。由于文本图像的背景复杂多变... 详细信息

图像中文本检测与定位技术的研究对图像场景内容的描述与理解有重要的价值。因而迫切需要一种自动化的工具通过定位图像中文本信息,为检索、查询、浏览场景资料和理解图像内容服务,提高图像资料的管理效率。由于文本图像的背景复杂多变,使得要准确检测到图像中的文本区域具有极大的挑战。针对以上问题,本文主要围绕如何利用文字笔画特征有效区分文字区域和背景区域进行了研究。在借鉴国内外最新研究成果的基础上,通过分析文本特点进行笔画特征的融合研究新的文本检测算法,同时尝试对具体的场景文本检测做了应用分析。首先,对图像中文本区域的笔画方向分布特征进行分析,引入多尺度方向因子和边缘粗糙度概念,利用特征粗定位和学习型验证的两级框架提出一种新的文字区域定位算法。主要依据文字区域一般都是由几个方向的笔画组成,同时笔画既有梯度的边缘又具有明显的方向分布规律。其次,利用局部显著文字型区域描述结合连通分量分析思路,研究一种复杂背景下针对场景文本稳健的文本提取算法。该算法通过图像中灰度的局部显著变化和显著多方向边缘强度定位图像的显著文本区域,用SVM分类器对显著区域的连通分量进行特征验证,最终获得文本连通分量从而定位文本区域。最后,利用文本区域检测技术针对具体车牌定位应用场景展开相关研究。考虑车牌除了拥有一般文字的特征,还拥有本身固有的一些结构特征,在文字特征分析的基础上,充分融合了车牌的颜色分布特征,研究一种稳健的车牌二次定位算法。

关键词：文本检测多尺度方向局部显著边缘粗糙度车牌检测颜色分布

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基于自适应实例优化的弱监督目标检测算法

引用

计算机工程与应用 2023年第17期59卷 132-142页

作者：刘洲峰王凯华田博李春雷中原工学院电子信息学院郑州450007

针对现有弱监督目标检测算法存在局部最优问题,提出一种基于上下文感知和自适应多实例细化相结合的弱监督目标检测算法。设计全局上下文注意力模块激活目标对象的整体特征,缓解局部区域支配问题;提出参数化空间丢失模块,利用生成掩模遮... 详细信息

针对现有弱监督目标检测算法存在局部最优问题,提出一种基于上下文感知和自适应多实例细化相结合的弱监督目标检测算法。设计全局上下文注意力模块激活目标对象的整体特征,缓解局部区域支配问题;提出参数化空间丢失模块,利用生成掩模遮挡最具辨别力的区域,避免检测器将其所在的候选区域作为目标对象,从而使模型跳出局部最优解,以便选出包含更完整目标对象的候选框;通过引入自适应监督聚合函数,动态改变聚合标准,挖掘出用于训练在线细化分支的有效监督,并经过多次迭代优化提升检测性能。实验结果表明,在Pascal VOC 2007和VOC 2012数据集上检测精度分别为52.1%、46.6%;定位精度分别为68.1%、66.4%,优于已有检测算法,且有效解决了局部最优问题。

关键词：局部显著上下文感知自适应多实例细化自适应监督聚合函数

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