一种基于自适应色彩聚类的自然场景文本检测方法

摘要

本发明提出了一种基于自适应色彩聚类的自然场景文本检测的方法，该方法首先提出自适应色彩聚类方案，对于不同复杂程度的图像，该方案能聚类得到不同数目的色彩层，有效提取文本连通区域；然后，通过训练极限学习机(ELM)，构建邻域字符模型，合并形成字符串，提高了方法的鲁棒性；最后，为了进一步提高系统文本检测的性能，本方法采用卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)相结合的策略，验证文本字符串，与传统方法相比，提高了文本检测的准确性。