使用多類霍夫森林建立一個統(tǒng)一的檢測識別框架
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自然場景中的文字檢測與識別是圖像理解中的重要部分，在大部分的系統(tǒng)設計中，檢測和識別被看成是孤立的兩部分進行處理，本文提出使用多類霍夫森林建立一個統(tǒng)一的檢測識別框架。同時為了解決霍夫森林在類別增多時識別率下降，以及在尺度多變的情況下定位偏移的問題，文中提出利用組件樹提取出具有層級的連通域，同時針對文字本身的特征建立分類器，通過級聯該分類器，提取出文本的候選位置并確定目標的尺度大小，為后級精細的定位和識別奠定基礎。實驗結果顯示該方案在檢測和識別方面均與目前最優(yōu)的方案具有競爭性。
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