Text Location in Digital Image using Adaboost Algorithm

[[abstract]]在這篇論文中，我們提出一個連通元件為基礎的文字擷取法，自動偵測與分割在自然場景中文字區塊，這個技術可以用在電腦視覺、標誌擷取和辨識上。首先，我們使用一個快速的連通元件演算法去產生各個連通元件，接著利用簡單的幾何特徵去過滤大量的連通元件，並對剩下的連通元件進行小波與紋理特徵的擷取，將其擷取的特徵送到Adaboost作為其輸入，然後利用Adaboost演算法所訓練出來的強分類器去進行分類判斷，由於強分類器可以快速地將影像中非文字的連通元件給濾除，因此當連通元件區塊通過此強分類器時，則其連通元件將被視為文字元件且被當作為最後擷取的結果。本研究結合離散小波與紋理特徵，使得在文字定位的擷取正確率達94.65 %以上；此外透過Adaboost演算法的快速收斂，可以減少計算成本的浪費