基于MSER和卷积神经网络的自然场景文本定位
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究内容与难点 | 第16-18页 |
| 1.3 文本定位研究现状 | 第18-22页 |
| 1.4 本文的主要工作及结构安排 | 第22-25页 |
| 第二章 基于MSER的文本定位 | 第25-39页 |
| 2.1 最大稳定极值区域（MSER） | 第25-26页 |
| 2.2 MSER算法实现步骤 | 第26-28页 |
| 2.3 基于MSER的文本定位 | 第28-35页 |
| 2.4 基于MSER场景文本定位存在的问题 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-39页 |
| 第三章 基于卷积神经网络的文本定位 | 第39-51页 |
| 3.1 卷积神经网络 | 第39-44页 |
| 3.2 卷积神经网络的训练 | 第44-46页 |
| 3.3 基于卷积神经网络的文本定位 | 第46-48页 |
| 3.4 基于卷积神经网络的文本定位算法缺陷 | 第48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-51页 |
| 第四章 基于MSER和卷积神经网络的场景文本定位 | 第51-67页 |
| 4.1 提取字符候选区域 | 第51-53页 |
| 4.2 根据字符基本统计特性过滤伪字符候选区域 | 第53-56页 |
| 4.3 基于笔画宽度特性过滤伪字符候选区域 | 第56-58页 |
| 4.4 基于卷积神经网络过滤伪字符候选区域 | 第58-60页 |
| 4.5 实验结果以及分析 | 第60-65页 |
| 4.5.1 文本定位实验图像库 | 第60-61页 |
| 4.5.2 文本定位评测标准 | 第61-62页 |
| 4.5.3 实验结果 | 第62-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 论文总结 | 第67页 |
| 5.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |
