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Detection And Reading Out Of Scene Text Images

机译:检测和读出现场文本图像

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摘要

Scene text detection method based on connected components clustering and nontext filtering is proposed in this paper. Text region can be extracted and readout using this system and can be used in a number of applications to support visually impaired people. Two machine learning classifiers are used (one to generate candidate regions, and the second one to extract non text ones). Connected components, extracted using maximally stable extremal region algorithm are partitioned in to clusters. Candidate regions are generated from these clusters. For clustering AdaBoost classifier is used and it clusters CC by determining adjacency relationship using their pair wise relation. In the second stage candidate region will be normalized. And from these geometrically normalized images, binary images will be generated. In this paper Kernel Discriminate analysis method is proposed to filter the text blocks. These text regions will be highlighted, and will be readout the text.
机译:本文提出了基于连接组件群集和非文本过滤的场景文本检测方法。 可以使用该系统提取和读出文本区域,可以用于许多应用程序以支持视力受损人员。 使用两种机器学习分类器(一个用于生成候选地区,第二个用于提取非文本的地区)。 使用最大稳定的极值区域算法提取的连接组件被划分为簇。 候选地区由这些簇产生。 对于群集adaboost分类器,使用它们通过双向关系确定邻接关系来实现adaboost分类器。 在第二阶段候选区域将被标准化。 并且从这些几何标准化图像中,将生成二进制图像。 在本文中,提出了内核区分分析方法来过滤文本块。 这些文本区域将突出显示,并将读出文本。

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