基于改进单深层神经网络的自然场景中维吾尔文检测
Uyghur text detection in natural scene based on improved single deep neural network
1. 新疆大学 电气工程学院, 乌鲁木齐 830049
2. 东南大学 苏州研究院, 江苏 苏州 215123
摘要
针对自然场景中维吾尔文检测难度大的问题，改进单深层神经网络对自然场景中维吾尔文进行检测。该网络结构由维吾尔文特征提取组件和多层特征融合的文本检测组件组成，以端到端的方式训练学习预测维吾尔文文本框的位置以及置信度。维吾尔文特征提取组件利用卷积神经网络提取自然场景维吾尔文图像中的多尺度和多层级维吾尔文特征。多层特征融合的文本检测组件则使用维吾尔文特征提取组件提取的特征，预测文本框的位置和维吾尔文类别的置信度。分析发现与中英文检测不同，维吾尔文文本具有更特殊的特征，针对这种特性设计了多宽高比和多尺寸大小的默认框并调整了部分卷积核的大小。经在自然场景中具有维吾尔文的图片集实验表明，改进的单深层神经网络方法考虑了图像的多尺度和多层级特征对检测精度的影响，算法的准确率和F值分别达到了0.723 4和0.611 5，提高了检测的准确率。
基金项目
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2016D01C048)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0187
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2876-2880
文章编号: 1001-3695(2019)09-068-2876-05
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
彭勇, 哈力旦·阿布都热依木, 丁维超. 基于改进单深层神经网络的自然场景中维吾尔文检测 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2876-2880. (Peng Yong, Halidan·Abudureyimu, Ding Weichao. Uyghur text detection in natural scene based on improved single deep neural network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2876-2880. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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