基于卷积神经网络和MSER的自然场景蒙古文文本检测

自然场景蒙古文文本检测是计算机视觉领域的一个研究课题，它主要关注如何从复杂的自然场景图片中提取蒙古文文本信息。由于蒙古文具有独特的书写和排列方式，其在自然场景中的文本检测比拉丁文、阿拉伯文或中文等更为复杂。本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和最大稳定极值区域（MSER）算法相结合的方法，用以提高自然场景中蒙古文文本检测的准确性和鲁棒性。 MSER算法是文本检测领域中一个非常有影响力的算法。它通过寻找极值区域并保持这些区域在尺度空间中的稳定性来提取潜在的文本区域。然而，由于自然场景中蒙古文文本的背景复杂多变，仅使用MSER算法难以准确区分文本区域和非文本区域，这会降低MSER算法的鲁棒性。 本研究提出的方法首先利用MSER算法提取自然场景图片中的连通区域，随后利用卷积神经网络（CNN）训练出高性能的文本分类器，对提取出的连通区域进行分类，最终得到最终的检测结果。该方法在内蒙古大学计算机学院建立的CSIMU-MTR数据集上进行了评估，该数据集包含了蒙古文在自然场景图片中的情况。 通过实验结果表明，所提出的蒙古文文本检测方法在自然场景文本检测任务中取得了显著的性能提升。所提出方法的召回率（Recall rate）为0.75，准确率（Accuracy rate）为0.83，F-score为0.79，这些性能指标都明显高于之前的方法。这证明了所提出的蒙古文文本检测方法对于自然场景的适用性和有效性。 关键词包括：自然场景蒙古文文本检测（Naturalscene Mongolian text detection）、最大稳定极值区域（MSER）和卷积神经网络（CNN）。研究的背景和重要性在于蒙古文在自然场景图像中的理解与提取对于图像理解至关重要，并且在实际应用中具有广泛的应用前景。研究的成功将有助于提升蒙古网络信息平台的信息管理和控制水平，并提高内容质量，对于促进内蒙古信息技术的发展具有重要的意义。 自然场景文本检测不仅是图像处理领域中的一个分支，还是计算机视觉研究的热点问题之一。自然场景文本检测的一个主要挑战是场景文本的多变性和复杂性，这些因素包括文本的字体、大小、颜色、布局以及背景环境等。对于蒙古文这类非拉丁字母文字，还存在特有的变形和字形变化，进一步增加了检测的难度。 本研究工作的贡献在于提供了一种针对蒙古文文本的检测框架，它能够有效提升自然场景中蒙古文文本识别的准确性。此外，该研究通过实验证明了卷积神经网络在图像特征学习方面的强大能力，特别是对于复杂背景下的文本区域的识别和分类。 在未来的研究中，可以进一步探索如何结合其他先进的深度学习技术，例如变换器（Transformer）和注意力机制，以提高文本检测和识别的准确性。还可以研究如何将该技术应用于实际应用，例如智能监控、增强现实、自动驾驶等领域，以实现技术的商业化和社会化应用。