基于笔画特征的自然场景文本检测方法及实现开题报告

全文总字数：5421字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.目的及意义

随着经济社会的持续发展和科学技术的飞速进步，智能移动设备特别是智能手机的普及，获取图像和视频变得异常方便，每时每刻都有大量的自然场景图像和视频数据产生，而其中最主要的是自然场景中文字的信息，这些信息服务于语言翻译、导航、多媒体信息检索等具体的应用。文本检测识别是上述应用实现的关键步骤，其检测的准确程度关系着图像应用的准确性和广泛性。由于自然场景图像的背景复杂，字符多变，容易受到光照，拍摄方位以及拍摄设备等因素的影响，为文本检测带来了许多不确定性。为此，提出一种基于笔画特征的对于自然场景的文本检测技术并进行研究有着重要的意义。

1.1国内外研究现状

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容与目标

自然场景文本检测有多种方法，借助笔画宽度特征，利用支持向量机完成文本和非文本区域分类，并编程实现。同时进行中外文献的检索和翻译。最终能够大致实现利用基于笔画宽度的方法对于自然场景文本的检测。

2.2技术方案

3. 研究计划与安排

1-3周查阅中、英文资料，完成开题报告，完成不少于2万字符的英文翻译任务；

4-8周 学习和评测文本笔画特征表示方法；

9-16周 完成基于笔画特征的自然场景文本检测方法及通过软件编程实现和评测总结；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]neumann l, matas j. real-time scene textlocalization and recognition[c]// proc of ieee computer society conference oncomputer vision and pattern recognition, 2012, 157 (10):3538-3545

[2] yin xucheng, yin xuwang, huang kaizhu,et al. robust text detection in natural scene images[c]// proc of ieeetransactions on pattern analysis and machine intelligence, 2014, 36 (5):970-983

[3]c.-y. lee, a. bhardwaj, w. di, v. jagadeesh, and r. piramuthu,“region-based discriminative feature pooling for scene text recognition,” in cvpr 2014. ieee, 2014, pp. 4050–4057.