使用多類霍夫森林建立一個統一的檢測識別框架
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自然場景中的文字檢測與識別是圖像理解中的重要部分，在大部分的系統設計中，檢測和識別被看成是孤立的兩部分進行處理，本文提出使用多類霍夫森林建立一個統一的檢測識別框架。同時為了解決霍夫森林在類別增多時識別率下降，以及在尺度多變的情況下定位偏移的問題，文中提出利用組件樹提取出具有層級的連通域，同時針對文字本身的特征建立分類器，通過級聯該分類器，提取出文本的候選位置并確定目標的尺度大小，為后級精細的定位和識別奠定基礎。實驗結果顯示該方案在檢測和識別方面均與目前最優的方案具有競爭性。
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