技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于文本顯著性的場景文本檢測方法，該方法包括如下步驟：初始文本顯著性檢測、文本顯著性細(xì)化和文本顯著性區(qū)域分類。在初始文本顯著性檢測階段，設(shè)計(jì)了用于文本顯著性檢測的CNN模型，該模型能從圖像中自動學(xué)習(xí)能夠表征文本內(nèi)在屬性的特征并得到對文本有意識的顯著性圖。在文本顯著性細(xì)化階段，設(shè)計(jì)了文本顯著性細(xì)化CNN模型用來對粗糙的文本顯著性區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步文本顯著性檢測。在文本顯著性區(qū)域分類階段，使用文本顯著性區(qū)域分類CNN模型過濾非文本區(qū)域，并得到最終的文本檢測結(jié)果。本發(fā)明通過在場景文本檢測過程中引入顯著性檢測，能有效地檢測場景中的文本區(qū)域，提高場景文本檢測方法的性能。

技術(shù)研發(fā)人員：鄔向前;卜巍;唐有寶
受保護(hù)的技術(shù)使用者：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
文檔號碼：201611137890
技術(shù)研發(fā)日：2016.12.12
技術(shù)公布日：2017.05.31