自然图像里的文本检测和识别2010-2014年论文汇总

基于深度学习的自然场景文字识别 1.1引言 传统光学字符识别主要面向高质量的文档图像,此类技术假设输入图像背景干净、字体简单且文字排布整齐,在符合要求的情况下能够达到很高的识别水平。 与文档文字识别不同,自然场景中的文字识别 -----图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等,传统光学字符识别在此类情况下无法应用。 图像理解:仅利用一般的视觉元素(如太阳、大海、山、天空等)及其相互关系,容易缺乏足够的上下文信息约束, 阅读详情

我会不定时更新的。

1. 首先给大家介绍一个很好用的CV 领域会议 期刊论文集网址。
http://www.cvpapers.com/index.html  
2.以下是2010-2014年 CVPR ICCV ECCV ACCV BMVC ICPR ICLR siggraph eurographics IJCAI上的有关自然图像中的文本检测和文本识别的文章。

 
1.CVPR 2014 Large-Scale Visual Font Recognition.pdf
Wang, K and Belongie, S. Word spotting in the wild. In ECCV. 2010.
 
2.cvpr 2014 Strokelets: A Learned Multi-Scale Representation for Scene Text Recognition (PDF)
 
Cong Yao, Xiang Bai*(Huazhong University of Science and Technology), Baoguang Shi, Wenyu Liu
  
Chen-Yu Lee (UCSD), Anurag Bhardwaj (eBay Research Labs), Wei Di (eBay Research Labs), Vignesh Jagadeesh (eBay Research Labs), Robinson Piramuthu (eBay Research Labs)
 
3.cvpr 2014 What are you talking about? Text-to-Image Coreference (PDF) - formely: What are you talking about? Text-to-Image Co-reference . Chen Kong (Tsinghua University), Sanja Fidler* (Toyota Technnological Institute), Mohit Bansal (TTI-C), Dahua Lin (Toyota Technnological Institute), Raquel Urtasun (University of Toronto)
 
自然场景文字检测 自然场景文字检测有两种主流的方法,MSER和SWR(笔画宽度变化),近年来的里程碑paper如下,如果考虑运行时间,使用opencv的mser及距离变换功能可以得到初步的文字结果,之后可使用颜色,字符间距等特征排除虚警 [1]J. Matas, O.Chum, M. Urban, and T. Pajdla. Robust wide baseline stereo fr 阅读详情

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PParis
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