李闯
- 作品数：3 被引量：91H指数：3
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于边缘的字符串定位算法被引量：3
- 2005年
- 为了对强干扰噪声图像中的字符串进行实时的检测定位,该文提出了一种基于边缘的字符串定位算法,它引入了边缘密度图和边缘连接强度两个新的概念。该算法首先通过对边缘密度图进行投影分析进行自顶向下的粗定位,然后在此基础上利用垂直边缘的连接强度进行自底向上的精确定位。新算法有效地克服了噪声的影响,运算复杂度低,因而能够实现对强干扰噪声图像中的字符串的实时定位。采用该算法对集成电路芯片图像中的编号字符串进行定位,实验结果证明其在处理强干扰噪声图像时是有效的。
- 李闯丁晓青吴佑寿
- 关键词：文字信息处理
- 一种基于直方图特征和AdaBoost的图像中的文字定位算法被引量：24
- 2006年
- 图像中的文字自动定位是计算机视觉领域中的一个新兴研究热点。为了使得定位算法能够适应不同类型的图像和文字,根据文字所具有的特殊纹理属性,提出了一种具有普适能力的基于直方图特征和AdaBoost的文字定位算法。该算法首先通过提取对文字具有较强鉴别能力的直方图特征和引入AdaBoost算法来设计级联结构的纹理分类器;然后用该分类器的概率输出来生成文字概率图;在此基础上再通过CAMSH IFT算法得到最终的定位结果。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够适应文字在语种、字体、尺度等方面的变化,在不同类型的图像中都能得到较好的定位结果。
- 李闯丁晓青吴佑寿
- 关键词：文字定位直方图特征
- 一种改进的AdaBoost算法——AD AdaBoost被引量：64
- 2007年
- 目标检测问题是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一.基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法,但是其在低FRR端的性能仍需改进.文章提出了一种针对目标检测问题的改进AdaBoost算法———AD AdaBoost.AD AdaBoost采用了新的参数求解方法,弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关.该算法能够有效地降低分类器在低FRR端的FAR,使其更适用于目标检测问题.新旧算法在复杂背景中文字检测的实验结果对比证实了新算法在性能上的改进.
- 李闯丁晓青吴佑寿
- 关键词：AD目标检测级联结构弱分类器
