自然场景图像中文本提取技术研究

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自然场景图像中文本提取技术研究

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自然场景图像中文本提取技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 自然场景文本提取面临的挑战	第12-15页
1.2.1 自然场景中的文本分类	第12-13页
1.2.2 自然场景中文本提取面临的挑战	第13-14页
1.2.3 现有自然场景文本提取方法存在的问题	第14-15页
1.3 本文研究贡献和组织结构	第15-17页
1.3.1 本文主要贡献	第15-16页
1.3.2 本文组织结构	第16-17页
第二章场景文本提取方法概述	第17-23页
2.1 场景文本检测的研究现状	第17-18页
2.1.1 基于连通区域分析的方法	第17页
2.1.2 基于滑动窗口分类的方法	第17-18页
2.1.3 现有方法的对比分析	第18页
2.2 场景文本识别的研究现状	第18-19页
2.2.1 字符识别	第18-19页
2.2.2 单词识别	第19页
2.2.3 现有方法的对比分析	第19页
2.3 常用数据集及算法评估指标	第19-22页
2.3.1 数据集	第20-21页
2.3.2 算法评估指标	第21-22页
2.4 本章小结	第22-23页
第三章基于树修剪和多特征融合的场景文本检测	第23-31页
3.1 场景文本检测	第23-28页
3.1.1 边缘叠加的MSER提取	第23-24页
3.1.2 基于MSER树修剪的重复文本候选区域剔除	第24-25页
3.1.3 基于贝叶斯多特征融合的非文本候选区域剔除	第25-27页
3.1.4 基于文本结构特点的文本候选区域合并	第27-28页
3.2 实验结果及分析	第28-29页
3.3 本章小结	第29-31页
第四章基于稀疏编码直方图的场景文本识别	第31-41页
4.1 场景文本识别算法流程	第31页
4.2 字符的稀疏编码直方图特征描述	第31-32页
4.2.1 稀疏编码表示局部特征描述子	第31-32页
4.2.2 稀疏编码直方图聚合	第32页
4.2.3 高维稀疏编码描述子降维	第32页
4.3 基于HSC-TSM的字符识别	第32-34页
4.4 基于CRF模型的单词识别	第34-36页
4.4.1 基于树结构的图构建	第35页
4.4.2 代价函数	第35页
4.4.3 基于TRW-S算法的单词推断	第35-36页
4.5 实验结果及分析	第36-39页
4.5.1 字符识别的结果及分析	第36-37页
4.5.2 单词识别的结果及分析	第37-39页
4.6 本章小结	第39-41页
第五章场景文本提取系统的设计与实现	第41-47页
5.1 系统总体设计	第41-44页
5.1.1 系统主要功能	第41-42页
5.1.2 系统组成结构	第42页
5.1.3 系统流程	第42-44页
5.2 系统性能测试及分析	第44-45页
5.2.1 测试集构造	第44页
5.2.2 测试结果与分析	第44-45页
5.3 本章小结	第45-47页
第六章总结与展望	第47-49页
6.1 本文的工作总结	第47-48页
6.2 下一步研究工作展望	第48-49页
致谢	第49-51页
参考文献	第51-57页
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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