[发明专利]一种基于全卷积网络的多方向文本检测方法有效
| 申请号： | 201510989079.X | 申请日： | 2015-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN105608456B | 公开（公告）日： | 2017-07-18 |
| 发明（设计）人： | 白翔;章成全;张拯;姚聪 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心42201 | 代理人： | 曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积网络的多方向文本检测方法，首先获取训练数据集中的文本块，并训练全卷积网络模型；然后利用训练好的全卷积网络模型对测试数据集中的图片进行检测，获取文本块；然后提取文本块的字符成分，并根据字符成分的位置信息估算图像中的候选文本条位置；最后训练针对文本条中字符成分的全卷积网络模型，利用训练好的模型对候选文本条进行检测，获取其中的字符成分，根据字符成分过滤掉不需要的文本条，得到图像中文本条的位置。本发明方法文本检测方法检测率高，且能够克服光照、遮挡、模糊等不利因素的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 网络 多方 文本 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于全卷积网络的多方向文本检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：(1)获得待检测图像中的文字条显著区域：(1.1)对训练图像集中的各文本图像，根据文本在文本图像中的位置，获取各文本图像中的文字条显著区域，得到文字条显著区域集；(1.2)利用文字条显著区域集训练文本块全卷积网络模型；(1.3)利用训练得到的文本块全卷积网络模型获取待检测图像中的文字条显著区域；(2)获取待检测图像中多方向的候选文字条显著区域：(2.1)在获取的待检测图像的文字条显著区域中提取其中的字符成分；(2.2)根据步骤(2.1)提供的字符成分，估计获取的待检测图像的文字条显著区域的方向；(2.3)根据步骤(2.1)提供的字符成分和步骤(2.2)获得的方向，提取待检测图像的候选文字条显著区域，即得到多方向的候选文字条显著区域；(3)获取待检测图像中多方向的文字条显著区域的位置：(3.1)获取步骤(2)中所得的待检测图像中多方向的候选文字条显著区域中的字符中心位置；(3.2)根据步骤(3.1)获取的字符中心位置，获取待检测图像中多方向的文字条显著区域的位置。
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