张鹏. 基于机器学习的自然图像中文本检测及多文种辨识方法研究[D].延边大学,2017.

图书工业技术
25年5月16日
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知海图书馆

内容简介

本研究主要探讨了基于机器学习的自然图像中文本检测及多文种辨识方法。通过对自然图像中的文本进行检测和识别，本研究提出了一种有效的多文种辨识方法，旨在提高文本检测的准确性和效率。

研究首先分析了自然图像中文本检测的难点，然后提出了一种基于机器学习的文本检测模型。该模型通过训练大量自然图像数据，能够有效识别图像中的文本区域，并进行多文种辨识。

实验结果表明，本研究提出的方法在文本检测和多文种辨识方面具有较高的准确性和鲁棒性，为自然图像中的文本处理提供了新的解决方案。

声明
摘要
英文摘要
第1章绪论
    1．1 研究目的和意义
    1．2 文本检测研究现状
    1．3 文种辨识研究现状
    1．4 研究内容与主要工作
    1．5 本文结构
第2章文本检测与文种辨识的理论基础
    2．2 双边滤波
    2．3 谱残差视觉显著性算法
    2．4 边缘检测方法
    2．5 基本图像特征
    2．6 支持向量机
    2．7 人工神经网络
    2．8 本章小结
第3章文本区域检测与多文种辨识方法
    3．2 基于视觉显著性与边缘密集度的文本检测
    3．3 基于图像特征与机器学习的文种辨识方法

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