技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于多通道極值區(qū)域的自然場景文本檢測方法，它利用場景文本的特點結(jié)合機器學習的方法，采用多通道的極值區(qū)域檢測提取候選文本區(qū)域，能夠檢測出更多候選文本，進而提升整體召回率，同時，采用啟發(fā)式規(guī)則與機器學習相結(jié)合的方法，去除大量重復(fù)區(qū)域，運用經(jīng)典的支持向量機構(gòu)建單個字符文本和文本行的兩個分類器模型，有效的濾除非文本區(qū)域，能夠較好的提升準確率。本發(fā)明系統(tǒng)簡單方便，通用性高，運用成熟的算法和特征并結(jié)合機器學習方法，能達到較好的檢測效果。

技術(shù)研發(fā)人員：鄭建彬;喻捷;詹恩奇;汪陽
受保護的技術(shù)使用者：武漢理工大學
技術(shù)研發(fā)日：2017.04.17
技術(shù)公布日：2017.08.18