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(jù)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(qū)域左上角、右上角坐標以及文本區(qū)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(yōu)文本框,獲得文本區(qū)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。
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