Abstract-Text-detektering i naturliga scenbilder är en viktig förutsättning för många innehållsbaserade bildanalysuppgifter. I detta dokument föreslår vi en korrekt och robust metod för att upptäcka texter i naturliga scenbilder. En snabb och effektiv beskärningsalgoritm är utformad för att extrahera Maximal Stable Extremal Regions (MSERs) som karaktärskandidater med hjälp av strategin för att minimera legaliserade variationer. Karaktärskandidater grupperas i textkandidater med enlänks klusteralgoritm, där distansvikter och tröskel för klusteralgoritmen lärs in automatiskt genom en ny metriska algoritm för självträningsavstånd. De bakre sannolikheterna för textkandidater som motsvarar icke-text uppskattas med en teckenklassificering; textkandidater med höga sannolikheter elimineras sedan och slutligen identifieras texter med en textklassificering. Det föreslagna systemet utvärderas på ICDAR 2011 Robust Reading Competition dataset. F-åtgärden är över 76 % och är betydligt bättre än den senaste prestandan på 71 %. Experimentella resultat på en allmänt tillgänglig flerspråkig datauppsättning visar också att vår föreslagna metod kan överträffa den andra konkurrensmetoden med en ökning på över 9 procent. Slutligen har vi satt upp en online demo av vår föreslagna scen text detektion system på
Maximalt stabil extrem region (MSER) REF har använts för enhetlig ansluten komponentregiondetektering i syfte att upptäcka scentext.