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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明公开了一种基于单字连接的文档图像中文字符检测方法；该方法包括：给定一张或多张自然场景图像输入，区别于使用锚点的方法，直接通过分割的方法得到单个字的中心点和文字宽高。得到单字的检测结果后，通过预测连接的方法将单字进行拼接，得到最终检测结果。本发明可应用于任意场景下的中文字符定位，文档资料的字符定位，针对整文本行检测或单字检测都有较好的效果。
主权项：1.一种基于单字连接的文档图像中文字符检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1将若干有单字标注的数据图片输入到单字检测网络中进行训练，使单字检测网络学习到单字的特征，通过反向传播算法进行网络调优，得到单字检测模型；其中，单字的特征包含中心点坐标，字符大小和中心点偏移；单字检测网络使用ResNet作为主干网络，其通过跳跃连接将深层特征和浅层特征融合以共享高级语义信息和低级精细的细节信息，并通过双线性插值将深层特征上采样到与浅层特征相同的大小，上采样的特征图通过3×3卷积层进行重构；对于输入的一个图像，经ResNet基础网络提取图像特征后，通过一个单独的3×3卷积、ReLU和另一个1×1卷积分别得到中心点坐标、字符大小和中心点偏移预测结果；单字检测网络预测三个热图，即中心点概率图、字符大小和中心点偏移；对于中心点概率图，使用具有对象大小自适应标准偏差的高斯核将所有文字中心点p转换为概率图Y，概率图Y在p点的值Yp＝1对应于中心点，Yp＝0表示p在背景中，如果同一类的两个高斯重叠，取最大值作为该点的值；2将待检测文档图像输入到训练好的单字检测模型中进行单字检测，得到字符的中心点位置、中心点偏移和字符大小，获得单字检测结果；3将步骤2得到的单字检测结果进行预测拼接，得到文本行检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于单字连接的文档图像中文字符检测方法
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