基于Co—Training策略的视频广告文本检测

作者：刘楠 赵耀 朱振峰文本检测协同学习支持向量机广告检测

摘要：同普通视频节目相比，视频广告中的文本具有更为复杂的表现形式．为实现这类文本有效的定位，通过将文本检测视为一种特殊纹理的分类问题，提出一种基于改进的Co—training策略的视频广告文本检测方法，采用两种相对独立的纹理描述子，从多视角来强化文本特性描述．另外，针对Co-training协同学习机制中容易引入噪声样本的问题，提出了一种改进的结合Bootstrap思想的Co—training算法，在两个相对独立的特征空间中交互选择典型样本，以达到提高分类器泛化能力的目的．通过实验，本方法在自建的数据库上获得的正确率与查全率相对于其他方法有10％左右的提高．

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