基于笔画宽度变换与卷积神经网络的场景文本检测方法

摘要

本发明公开了一种基于笔画宽度变换与卷积神经网络的场景文本检测方法，涉及场景文本检测领域，包括以下步骤：准备训练数据集，通过卷积神经网络基于Bootstrap策略训练文本二分类器；利用最大稳定极值区域算法从图像中获得候选文本区域；利用所述文本二分类器对所述候选文本区域进行分类；在候选文本区域中，基于笔画宽度变换算法获得候选字符，通过几何约束过滤候选字符。本发明的有益效果：本方法基于Bootstrap策略的训练丰富了样本图像的数量与质量；利用笔画宽度变换算法基于确定的候选文本区域提高了检测性能，并将检测级别确定为字符级；基于区域的算法以及大量中文训练样本使得方法有效地检测出中文文本。