结合区域颜色一致性和图割的复杂场景文本分割方法

针对复杂场景文本难以有效分割的问题, 提出一种复杂场景文本分割方法. 首先, 使用简单的线性迭代聚类(SLIC) 算法将原始图像分割为若干局部区域, 并在其区域邻接图上构建图割模型; 然后, 采用高斯混合模型(GMMs) 和支持向量机(SVM) 后验概率模型对场景文本进行建模, 并引入每个局部区域与模型之间的匹配度用于计算似然能. 为了增强GMMs的鉴别力, 在参数学习中引入模型性能描述子, 自适应地获得模型参数. 实验结果表明,所提出的算法能够较好地处理复杂场景文本分割问题, 文本的识别率得到了明显的提升.