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Text identification in complex background using SVM

机译:使用SVM在复杂背景下识别文本

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摘要

The paper presents a fast and robust algorithm to identify text in image or video frames with complex backgrounds and compression effects. The algorithm first extracts the candidate text line on the basis of edge analysis, baseline location and heuristic constraints. Support Vector Machine (SVM) is then used to identify text line from the candidates in edge-based distance map feature space. Experiments based on a large amount of images and video frames from different sources showed the advantages of this algorithm compared to conventional methods in both identification quality and computation time.
机译:本文提出了一种快速而强大的算法来识别具有复杂背景和压缩效果的图像或视频帧中的文本。该算法首先基于边缘分析,基线位置和启发式约束条件提取候选文本行。然后,使用支持向量机(SVM)从基于边缘的距离图特征空间中的候选项中识别文本行。基于大量来自不同来源的图像和视频帧的实验表明,与传统方法相比,该算法在识别质量和计算时间上均具有优势。

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