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Texture-Based Text Location for Video Indexing

机译:用于视频索引的基于纹理的文本位置

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摘要

This paper proposes texture-based text location methods with a neural network (NN) and a Support Vector Machine (SVM). Both a NN and an SVM are employed to train a set of texture discrimination masks for the given texture classes: text region and non-text region. In these two approaches, feature extraction stage is not used as opposed to most traditional text location schemes, and discrimination filters for several environments can be automatically constructed. Comparisons between NN/SVM-based text location methods and a connected component method are presented.
机译:本文提出了一种基于纹理的文本定位方法,其中包括神经网络(NN)和支持向量机(SVM)。对于给定的纹理类别:文本区域和非文本区域,都采用了NN和SVM来训练一组纹理辨别蒙版。在这两种方法中,与大多数传统的文本定位方案相反,不使用特征提取阶段,并且可以自动构建针对多种环境的判别过滤器。提出了基于NN / SVM的文本定位方法与连接组件方法之间的比较。

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