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[发明专利]挖掘边缘特征的自然场景盲文字符识别方法-CN202310027966.3在审
发明人： 卢利琼;吴东 -专利权人：岭南师范学院
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种挖掘边缘特征的自然场景盲文字符识别方法。首先，本发明可直接应用于自然场景盲文图像中，扩充了盲文字符识别的应用场景；其次本发明分析盲文在书写上的特点，发现盲文点都排列于盲文字符的边缘，因此先检测出盲文字符的边缘像素，然后利用边缘像素再检测盲文字符的具体位置，提高了盲文检测性能；最后本发明可以一次训练后用于多次检测，通过大量自然场景图像训练得到卷积神经网络模型，检测时只需要再次使用即可。利用本发明对测试集中的自然场景盲文图像进行性能测试，盲文字符检测性能Hmean值为85.9％，识别准确率为95.3％。
挖掘边缘特征自然场景盲文字符识别方法

[发明专利]一种基于图像分割的自然场景文本定位方法-CN201910012635.6有效
发明人：易尧华;卢利琼;杨佳;何婧婧;陈海青;杨锶齐;盛豪;王新宇;俞雯茜;王萌 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像分割的自然场景文本定位方法，包括图像预处理、训练过程和预测过程等三步骤；首先，使用图像分割方法把图像中小文本图像提取出来并放大提取出的小文本图像的尺寸，得到图像分割训练模型；其次，将放大后的小文本图像输入到目标检测网络进行训练得到文本检测训练模型；最后，用图像分割的训练模型提取出训练集中的小文本图像，组合调整以后输入到文本检测训练模型中进行预测。本发明所述的方法可以明显提升图像中占用面积比较小的文本的检测精度，同时并不会影响大文本的检测精度。
一种基于图像分割自然场景文本定位方法