文本检测算法的发展与挑战

对自然场景中的文字进行识别和理解是大量计算机视觉应用的基础。文本检测算法旨在识别出自然图像中的文字信息,目前已经成为计算机视觉和智能信息处理领域研究的一个热点。本文首先对文本检测算法的目标、技术路线及其所面对的挑战进行了分析与介绍。然后回顾了几种经典的文本检测算法,并介绍了两种代表最新研究趋势的深度学习型文本检测算法。进一步,本文阐述了几个主流的文本检测数据集并总结了一些代表性文本检测算法在这些数据集上的检测结果。最后,本文讨论了文本检测的研究现状、面临的挑战和发展的趋势。      

基于特征提取与机器学习的文档区块图像分类算法

文档区块图像分类对于文档版面图像的理解和分析至关重要。在传统机器学习分类模型中,直接使用图像作为输入会导致模型参数量过大因此无法进行训练。为了克服这个困难,我们在本文中针对文档区块图像设计了一组有效的特征,并提出了基于这些特征和机器学习的文档区块分类算法。在特征设计上,我们提取了几何、灰度、区域、纹理和内容五方面在内的32维特征,以增强特征针对区块类别的分辨能力。在分类器方面,我们在所提出的特征上对传统机器学习分类模型、自动机器学习方法以及深度学习均进行了实验。在公开数据集上的实验结果表明,我们提出的文档版面区块分类算法具有很高的分类准确率,并且十分高效。另外我们实现了一个简单的分步文档版面分析算法,以展示所提出的区块分类算法的推广能力。