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题名基于改进CTPN的驾驶证打印信息检测方法
被引量：3
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作者
高刘雅
孙冬
高清维
卢一相
黄志祥
吴丹
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机构
安徽大学电气工程与自动化学院
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
安徽超远信息技术有限公司
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第5期114-117,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61402003)
安徽高校自然科学研究项目(KJ2019A0022,KJ2019A0023)
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20180624)。
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文摘
为解决目前驾驶证打印中复杂纹理以及原始文字背景条件的限制,提出一种基于改进连接文本提议网络(CTPN)的文本信息完整性检测方法。通过引入帧间差分的方法,先对图像作背景擦除;然后对帧差后的图像进行CTPN文本信息检测,同时引入非极大值抑制(NMS)算法提高检测框的精度。对比未经过背景擦除的图像文本检测结果,实验表明:该方法在驾驶证文本检测中具有更好的文本信息检测效果。
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关键词
帧间差分
连接文本提议网络
驾驶证识别
文本检测
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Keywords
frame difference
connectionist text proposal network(ctpn)
identification of driver’s license
text detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进注意力机制与关键区域的文本检测方法
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作者
史敦煌
于雅楠
杜薇
刘全
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机构
天津职业技术师范大学信息技术工程学院
青软创新科技集团股份有限公司
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出处
《天津职业技术师范大学学报》
2022年第1期26-32,共7页
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基金
天津市自然科学基金资助项目(18JCYBJC84900).
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文摘
在对比传统文本检测和基于深度学习文本检测的光学字符识别应用效果基础上,提出一种改进的注意力连接文本提议网络(ACTPN)算法。该算法利用注意力机制的信息处理能力,增强网络对关键特征的提取效果;利用编号位置特征作为筛选依据去除冗余候选框,提高集装箱编号区域筛选的准确度;在训练策略中加入迁移学习方法,增强算法检测鲁棒性和系统可靠性。实验结果表明:改进的检测方法能够大幅度提高算法的检测精度,特别是在复杂环境中对集装箱编号检测的准确率可达88.83%,每张图片的检测耗时由原来的0.60 s减少到0.38 s。
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关键词
深度学习
光学字符识别(OCR)
连接文本提议网络(ctpn)
注意力机制
迁移学习
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Keywords
deep learning
optical character recognition(OCR)
connectionist text proposal network(ctpn)
attention
transfer learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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