再探OCR------text detection in natural scene自然场景下的字符识别 [持续更新]_large expansion offset of text detection in natura

看过的这些文献,  总的来说,  应该是MSER效果比较好.  我试验了下SWT,  效果不怎么样,  看到其他文献提供的图也有同样的问题,  我想应该是SWT本身的局限而不是程序的问题.   下面的有些论文想实现一下,  可是有的地方作者细节说的很模糊,   这种情况可能需要邮件作者细问了

                                                                                                                                              2016.7.2 21:00

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先声明阿,  下面的文章我只浅略读过部分,  注在每个文章前面的文字中有一些是我关注的东西

另外说一句,  关于下面的内容,  可能需要你看一下computer vision :a modern approach的High Level Vision部分

以及这本书 Computer Vision Models, Learning, and Inference

首先是ICDAR这几年的总结

(multiple segmentations, Extremal Regions,threshold)Neumann, L., Matas, J.: On combining multiple segmentations in scene text recognition.In: ICDAR (2013)

以及2015 ICDAR

粗看这两年的ICDAR和CVPR,  还有各公司招聘的招聘要求,  感觉不懂DL不算是学过CV呢,  难道还要闭关再学两个月

看看Yann LeCun 关于深度学习的介绍吧   ,  slides

SSD: Single Shot MultiBox Detector

(CNN, 华南理工)DeepText: A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images

(CNN,TextConv+WordGraph) S. Zhu, R. Zanibbi, A Text Detection System for Natural Scenes with Convolutional Feature Learning and Cascaded Classification, CVPR, 2016.