[发明专利]基于卷积神经网络的印刷品字符区域提取方法有效
| 申请号： | 201711449254.1 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN108021914B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 戴琼海;戴威;刘烨斌 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/34;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的印刷品字符区域提取方法，包括：通过卷积神经网络从整个图像角度对字符区域进行探测，获取字符区域全局感知的字符候选图像；通过笔画探测器探测图像局部细节；将字符候选图像和图像局部细节进行融合，以提取出印刷品字符区域。该方法可以避免传统方法对于人工确定的阈值的依赖，实现用轮廓勾画出印刷品图像中的字符区域，并且画出的轮廓具有很好的视觉舒适度，有效提高泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 印刷品 字符 区域 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的印刷品字符区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：通过卷积神经网络从整个图像角度对字符区域进行探测，获取字符区域全局感知的字符候选图像；通过笔画探测器探测图像局部细节；以及将所述字符候选图像和所述图像局部细节进行融合，以提取出印刷品字符区域。
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