结合对立颜色理论与多核学习的场景文字检测方法研究

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3、生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要文字作为重要的信息载体，从古至今在人类的生活中都扮演着非常重要的角色。在我们生活的周围，文字随处可见，比如广告牌、海报、车牌、路标、传单等都包含了大量的文字。文字中承载的丰富语义信息，可以帮助我们更好地理

4、解场景。因此，自然场景中的文字检测对于大量的视觉应用都有非常重要的研究价值，比如基于内容的图像检索、辅助导航、智能交通、以及自动地理编码等等。然而，与传统的文档图像不同，自然场景图像的背景非常复杂并且图像中的文字具有多样性的特点。除此之外，自然环境下还存在其他干扰因素，如不均匀光照、遮挡、模糊和变形等等，这些因素无疑给文字检测带来了巨大的挑战。虽然近年来已有大量的方法提出，但如何从复杂的自然场景中快速而精确地定位出文本信息仍然是目前自然场景文字检测领域的研究热点和难点。本文围绕该问题展开研究，主要研究内容包括：（1）本文通过探究对立颜色理论，提出

5、了在对立颜色通道上进行最大稳定极值区域(MaximallyStableExtremalRegions)抽取，以弥补在灰度图像上进行MSER操作的不足。实验中采用对立颜色通道与灰度图组成的多颜色通道进行文本检测，并探究了不同的多颜色通道组合方式对检测结果的影响。（2）本文在候选文本区域提取的基础上，采用了两个分类器，一个字符区域分类器和一个文本行分类器，依次对非文本区域进行过滤。并引进核描述子来进行图像特征表示，分别使用像素点梯度、颜色和局部二值模式来构造不同的核描述子。依据核描述子方法的特性，本文可以采用线性SVM方法来训练两个分类器。（3）考虑

6、到分类时每个特征的重要性是不一样的，为了使分类效果达到最佳，本文提出使用多核学习的方法来学习每个特征的相对重要性，通过自适应得到每个特征的权重系数，可以有效地解决多特征分类存在的缺陷，提高最后分类器的性能。本文在两个公共数据集ICDAR2003和ICDAR2011上进行实验，并将实验结果与目前主流的场景文本检测算法进行比较。实验结果表明，本文提出的自然场景文本检测算法具有较好的检测性能，并能在一定程度上减小光照、模糊等不良因素对检测结果的影响。关键词：自然场景；文字检测；对立颜色理论；核描述子；多核学习IAbstractAsanimportant

7、carrierofinformation,texthasplayedanimportantroleinhumanlife,sofarfromancienttimes.Inourdailylife,textisallaroundus.Forexample,billboards,posters,licenseplates,roadsignsandleaflets,allcontainmassesoftext.Thesemanticinformationembeddedintextcouldhelpusunderstandthescenebetter.

8、Asaconsequence,scenetextdetectionhasagreatresearchvaluetolotsofappli