摘要
提出了一种无约束的端到端文本定位与识别方法。该方法首先通过一种高效的基于区域的方法在单次遍历中检测出初始文本假设，随后利用更为鲁棒的局部文本模型对文本假设进行精炼，这一策略突破了传统基于区域的方法中“所有字符均被视为连通域”的常见假设。此外，本文提出了一种基于字符笔画区域估计的新特征。该特征可从区域距离图中高效计算，具有尺度和旋转不变性，能够有效检测任意覆盖文本部分的文本区域，不受文本片段完整程度的影响。该方法可实现实时运行，并在ICDAR 2013鲁棒文本识别数据集上取得了当前最优的文本定位与识别性能。