%0 Journal Article
%T 一种基于连通分量的文本区域定位方法
%A 姚金良
%A 翁璐斌
%A 王小华
%J 模式识别与人工智能
%P 325-331
%D 2012
%X 文本区域定位对复杂背景图像中的字符识别和检索具有重要意义。已有方法取得高的定位准确率和召回率，但效率较低，难以应用于实际的系统中。文中提出一种基于连通分量过滤和K-means聚类的文本区域定位方法。该方法首先对图像进行自适应分割，对字符颜色层提取连通分量。然后提取连通分量的特征，并用Adaboost分类器过滤非字符连通分量。最后，对候选的字符连通分量根据其位置和颜色层进行K-means聚类来定位文本区域。实验结果显示该方法具有与当前方法相当的准确率和召回率，同时具有较低的计算复杂度。
%K 文本定位
%K Adaboost
%K K-means聚类
%K 文档图像识别
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9426.shtml