【摘 要】
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视频是目前主流的媒体形式,其相比图片包含更多的信息。近年来,针对图像文字的检测与识别技术有了很大的进步,但针对视频文字的研究却很少。为了更好的分析视频序列,本文设计了一套基于在线优化检测的视频文字追踪系统,其可以灵活应用于各种类型的真实场景中,得到文字目标的运动轨迹。本文设计的系统简化了多目标追踪的流程,将文字检测和区域特征提取整合到统一的网络中,并从文字整体和语义两方面来提取区分度更强的特征向量
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视频是目前主流的媒体形式,其相比图片包含更多的信息。近年来,针对图像文字的检测与识别技术有了很大的进步,但针对视频文字的研究却很少。为了更好的分析视频序列,本文设计了一套基于在线优化检测的视频文字追踪系统,其可以灵活应用于各种类型的真实场景中,得到文字目标的运动轨迹。本文设计的系统简化了多目标追踪的流程,将文字检测和区域特征提取整合到统一的网络中,并从文字整体和语义两方面来提取区分度更强的特征向量。对于检测得到的文字目标,本文设计了在线优化检测的方案,使用重打分机制在线帮助检测器找到易漏检的目标,从而提高检测精度以及后续追踪精度。在训练过程中,本文提出了基于空间关系的三元组损失函数,让网络更加关注视频中小的、难匹配的文字目标,得到区分度更强的特征向量。而在追踪过程中,本文从目标位置、特征向量以及形态相似度三个方面对目标进行帧与帧之间的匹配,从而更好的实现文字多目标追踪。为了证明本文采用的方案在视频多目标文字追踪任务上的有效性,本文在现有公开数据集ICDAR Text in Videos 2013-2015和Minetto上进行了实验,通过消融实验证明了该方法中各个模块的有效性,通过对比实验证明了该方法相比现有其他方法在流程上进行了简化的同时,有更高的追踪精度。
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