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图像文本定位与识别——华中白翔团队文献 评分:

图像文本定位与识别方向大牛华中理工大学白翔团队的论文资料,共17篇,附文献列表
2018-03-01 上传大小:46.41MB
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评论 共3条

mangdun 华科白教授的,值得学习
2019-06-22
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weixin_44370479 正在学习,有用
2019-05-04
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wang251997458 还挺有用的
2018-12-24
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OCR技术浅探二: 文字定位和文本切割
文字识别 CRNN-白翔
深度学习概述
ECCV 2018论文解读及资源集锦(10月17日更新,含全部论文下载链接)
华科白翔教授团队ECCV2018 OCR论文:Mask TextSpotter
白翔:复杂开放场景中的文本理解
2019CVPR文章资源
OCR开源库(文本区域定位和文本识别):github
OCR技术(文字定位与切割)
基于Faster-rcnn及FCN的中文OCR文本定位
【OCR技术系列之二】文字定位与切割
Mask TextSpotter 算法笔记
ECCV 2018 | 华科白翔老师团队ECCV2018 OCR论文:Mask TextSpotter
【Matlab/CV系列】结合边缘和MSER区域的场景图像文本定位研究
基于matlab图像处理的文字区域检测实现

21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展,目前在图片背景内提取文字区域,是人们研究的对象。在图像中实现文字区域的定位研究,不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵,而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域,具有重大的应用前景。文字区域的定位一般分为两个步骤:首先确定包含文字的大致区域,然后再对该区域进行精确的定位。本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究,并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法,该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确,同时效率比较高,具有一定的应用价值。

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CRNN实现文本的识别测试
文本数据序列化
Focusing Attention Network(FAN)自然图像文本识别 学习笔记
图像内文字定位算法
场景图像文字定位

通过MSER等方法场景图像中的文字定位,并对定位出的文字进行分割

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