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公开(公告)号：CN107609549B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201710854505.8
申请日：2017-09-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种自然场景下证件图像的文本检测方法：选取常用汉字制造汉字图片，形成数据集1，对标注好的证件图像进行随机的旋转、裁剪操作，再用泊松克隆的方式融合不同背景图，形成数据集2；采用数据集1对VGG16网络进行文字分类模型的训练，待模型收敛后，用得到的参数初始化全卷积神经网络模型，并用数据集2训练模型；用训练好的全卷积神经网络模型处理图像，根据最大概率的方法得到每个像素点的分类情况，形成文本‑非文本二值图；用连通区域的方法得到文本的区域将原图像二值化，仅提取文本‑非文本区域二值图中文本区域内的文字信息，得到文本二值图；通过最大方差方法矫正图像；对矫正后图像再次投影，精修文本‑非文本区域二值图。
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公开(公告)号：CN107609549A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710854505.8
申请日：2017-09-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种自然场景下证件图像的文本检测方法：选取常用汉字制造汉字图片，形成数据集1，对标注好的证件图像进行随机的旋转、裁剪操作，再用泊松克隆的方式融合不同背景图，形成数据集2；采用数据集1对VGG16网络进行文字分类模型的训练，待模型收敛后，用得到的参数初始化全卷积神经网络模型，并用数据集2训练模型；用训练好的全卷积神经网络模型处理图像，根据最大概率的方法得到每个像素点的分类情况，形成文本-非文本二值图；用连通区域的方法得到文本的区域将原图像二值化，仅提取文本-非文本区域二值图中文本区域内的文字信息，得到文本二值图；通过最大方差方法矫正图像；对矫正后图像再次投影，精修文本-非文本区域二值图。
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