基于词组学习的视频文本检测方法  

Video Text Detection Method Based on Word Group Learning

作　　者：朱成军[1] 蒲菊华[1] 薛玲[1] 熊璋[1] 

机构地区：[1]北京航空航天大学计算机学院计算机应用研究室,北京100083

出　　处：《计算机工程》2008年第13期185-187,共3页Computer Engineering

基　　金：航空支撑科技基金资助项目(05E551010)

摘　　要：提出一种以词组作为模式识别对象的中英文视频文本检测算法,其根据视频中文本的笔画结构特点和聚集特性构造一个18维的特征向量,利用支持向量机将视频帧分为文本和非文本区域,通过多分辨率模型检测不同尺寸的文本,采用扩张-收缩的后处理过程校准文本区域位置。实验结果表明,该算法的检测准确率达93.17%,误检率仅为0.73%。This paper presents an algorithm regarding word group as a special symbol to detect video text automatically. It extracts an 18 dimension features vector according to strokes feature and two-dimension layout feature of video text, and uses a pre-trained Support Vector Machine（SVM） to partition frame regions into text and non-text regions. A multi-resolution model is used to detect texts of different font sizes, and a dilatation-shrink process is employed to adjust the text position. Experimental result shows that the detection rate of the method achieves 93.17% and the false detection is 0.73%.

关 键 词：视频内容分析 视频文本检测 支持向量机 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]