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基于卷积神经网络的印刷品字符区域提取方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的印刷品字符区域提取方法,包括:通过卷积神经网络从整个图像角度对字符区域进行探测,获取字符区域全局感知的字符候选图像;通过笔画探测器探测图像局部细节;将字符候选图像和图像局部细节进行融合,以提取出印刷品字符区域。该方法可以避免传统方法对于人工确定的阈值的依赖,实现用轮廓勾画出印刷品图像中的字符区域,并且画出的轮廓具有很好的视觉舒适度,有效提高泛化性能。

著录项

  • 公开/公告号CN108021914B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201711449254.1

  • 发明设计人 戴琼海;戴威;刘烨斌;

    申请日2017-12-27

  • 分类号G06K9/20(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张润

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园

  • 入库时间 2022-08-23 11:06:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-28

    授权

    授权

  • 2018-06-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/20 申请日:20171227

    实质审查的生效

  • 2018-05-11

    公开

    公开

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