復(fù)雜背景下視頻文本提取的研究.pdf

1、論文題目：復(fù)雜背景下視頻文本提取的研究工程領(lǐng)域：電子與通信工程碩士生：吳丹敏（簽名）指導(dǎo)教師：吳延海（簽名）摘要隨著通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、寬帶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，如何在海量視頻數(shù)據(jù)中快速查找用戶所關(guān)心的內(nèi)容，已經(jīng)成為當(dāng)今信息社會(huì)急需解決的問題。開發(fā)基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)已成為目前多媒體信息處理領(lǐng)域中一個(gè)非常有實(shí)用價(jià)值和廣泛應(yīng)用前景的課題。視頻中的文本包含了豐富的語義信息，因此，視頻中文字的提取對于視頻檢索技術(shù)的發(fā)展有著重要的作

2、用。視頻中文本的提取一般包括文本檢測、文本定位、文本分割和文本識(shí)別四個(gè)過程。本文在對常用文本定位、分割和識(shí)別算法優(yōu)缺點(diǎn)分析研究基礎(chǔ)上，提出了一種基于邊緣和小波變換算法來實(shí)現(xiàn)視頻文字的粗檢測定位，然后使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行精確定位的方法。該方法利用文本具有較強(qiáng)的邊緣信息和與背景有較強(qiáng)對比度的特性來進(jìn)行文本的檢測定位，剔除不必要的圖像區(qū)域，保留所需要的圖像區(qū)域，具有較高的查準(zhǔn)率。接著本文提出了一種局部閾值法與FCM相結(jié)合的改進(jìn)分割算法

3、，有效地抑制了噪聲對分割結(jié)果的影響。最后使用基于樣本圖片的識(shí)別方法，首先進(jìn)行樣本訓(xùn)練，然后用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本字符識(shí)別。通過使用上述相關(guān)算法，完成了視頻文本提取系統(tǒng)的搭建。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了上述改進(jìn)算法及該文本提取系統(tǒng)的有效性。關(guān)鍵詞：邊緣檢測；小波變換；文本定位；文本分割；文本識(shí)別。研究類型：應(yīng)用研究目錄目錄I目錄摘要..........................................................

4、...............................................................................11緒論.........................................................................................................................................

5、11.1研究背景...........................................................................................................................11.2發(fā)展歷史與國內(nèi)外研究現(xiàn)狀.........................................................................

6、..................21.2.1國外研究現(xiàn)狀.............................................................................................................21.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀.....................................................................

7、........................................31.2.3目前遇到的問題.........................................................................................................31.3視頻文本提取系統(tǒng)研究................................................

8、...................................................41.3.1視頻文本的分類.........................................................................................................41.3.2視頻文本提取系統(tǒng).....................................

9、................................................................51.4本文主要內(nèi)容與組織安排...............................................................................................61.4.1論文主要內(nèi)容..................................

10、...........................................................................61.4.2論文組織安排.............................................................................................................62視頻文本提取相關(guān)技術(shù)研究..........

11、.......................................................................................82.1視頻文本定位方法...........................................................................................................82.1.1基于連通區(qū)域的方

12、法.................................................................................................82.1.2基于邊緣的方法.........................................................................................................92.1

13、.3基于紋理的方法.......................................................................................................102.1.4基于學(xué)習(xí)的方法..............................................................................................

14、.........102.2文本分割方法................................................................................................................112.2.1OTSU全局閾值法........................................................................

15、...........................122.2.2迭代圖像文本分割法...............................................................................................132.2.3簡單統(tǒng)計(jì)分割法....................................................................

16、...................................132.2.4Bernsen局部閾值法................................................................................................132.2.5Niblack局部閾值法...................................................

17、..............................................142.2.6Sauvola局部閾值法.................................................................................................142.2.7模糊聚類的文本分割法.........................................

18、..................................................152.3文本識(shí)別方法.................................................................................................................162.3.1結(jié)構(gòu)模式識(shí)別.................................

19、..........................................................................162.3.2統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別...........................................................................................................172.3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).............