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In this paper, a robust text detection method based on edge enhanced contrasting extremal region (CER) is proposed using stroke width transform (SWT) and tensor voting. First, the edge enhanced CER extracts a number of covariant regions, which is a stable connected component from input images. Next, SWT is created by the distance map, which is used to eliminate non-text regions. Then, these candidate text regions are verified based on tensor voting, which uses the input center point in the previous step to compute curve salience values. Finally, the connected component grouping is applied to a cluster closed to characters. The proposed method is evaluated with the ICDAR2003 and ICDAR2013 text detection competition datasets and the experiment results show high accuracy compared to previous methods.
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Alvaro Gonzalez / 2012 / Text location in complex images / ICPR : 617 ~ 620
B. Epshtein / 2010 / Detecting text in natural scenes with stroke width transform / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 2963 ~ 2970
Chen Huizhong / 2011 / Robust Text Detection in Natural Images with Edge-Enhanced Maximally Stable Extremal Regions / ICIP
Cunzhao Shi / 2013 / Scene text detection using graph model built upon maximally stable extremal regions / Pattern Recognition Letters 34 : 107 ~ 116
D. Karatzas / 2013 / Icdar2013robust reading competition / ICDAR : 1484 ~ 1493
B. Epshtein / 2010 / Detecting text in natural scenes with stroke width transform / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 2963 ~ 2970
Chen Huizhong / 2011 / Robust Text Detection in Natural Images with Edge-Enhanced Maximally Stable Extremal Regions / ICIP
Cunzhao Shi / 2013 / Scene text detection using graph model built upon maximally stable extremal regions / Pattern Recognition Letters 34 : 107 ~ 116
D. Karatzas / 2013 / Icdar2013robust reading competition / ICDAR : 1484 ~ 1493
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