基于高斯密度图估计的自然场景汉字检测
Chinese character detection in natural scene based on Gaussian density map estimation
上海电力大学 电子与信息工程学院, 上海 200090
摘要
针对自然场景下中文小文本难以定位的问题，提出了基于高斯密度图估计的并行深度网络对自然场景汉字进行检测。首先将中文数据集中的汉字位置信息转换为高斯文字密度图；其次引入一种多级并行连接结构，提高网络细节信息捕捉能力；最后再融合网络中的上采样特征信息得到高精度文字密度图，最终实现对文字区域的定位。在中文数据集CTW（Chinese text in the wild）上进行了实验，实验结果表明提出方法准确率和召回率均有较大提升，证明了该方法的可行性和准确性。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0262
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 623-627
文章编号: 1001-3695(2022)02-053-0623-05
发布历史
[2021-10-09] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
胡巧遇, 仝明磊. 基于高斯密度图估计的自然场景汉字检测 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 623-627. (Hu Qiaoyu, Tong Minglei. Chinese character detection in natural scene based on Gaussian density map estimation [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 623-627. )
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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