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Multilingual Text Detection with Nonlinear Neural Network

机译:非线性神经网络的多语言文本检测

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摘要

Multilingual text detection in natural scenes is still a challenging task in computer vision. In this paper, we apply an unsupervised learning algorithm to learn language-independent stroke feature and combine unsupervised stroke feature learning and automatically multilayer feature extraction to improve the representational power of text feature. We also develop a novel nonlinear network based on traditional Convolutional Neural Network that is able to detect multilingual text regions in the images. The proposed method is evaluated on standard benchmarks and multilingual dataset and demonstrates improvement over the previous work.
机译:自然场景中的多语言文本检测在计算机视觉中仍然是一项艰巨的任务。在本文中,我们采用一种无监督学习算法来学习与语言无关的笔画特征,并将无监督笔画特征学习与自动多层特征提取相结合,以提高文本特征的表示能力。我们还开发了一种基于传统卷积神经网络的新型非线性网络,该网络能够检测图像中的多语言文本区域。所提出的方法在标准基准和多语言数据集上进行了评估,并证明了对先前工作的改进。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第19期|431608.1-431608.7|共7页
  • 作者单位

    Wuhan Univ Technol, Sch Comp Sci & Technol, Wuhan 430070, Peoples R China|Huazhong Univ Sci & Technol, Sch Comp Sci, Wuhan 430070, Peoples R China;

    Huazhong Univ Sci & Technol, Sch Comp Sci, Wuhan 430070, Peoples R China;

    Wuhan Univ Technol, Sch Comp Sci & Technol, Wuhan 430070, Peoples R China;

    Huazhong Univ Sci & Technol, Sch Comp Sci, Wuhan 430070, Peoples R China;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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