Maximalt stabila extremregioner (MSER), som är en populär metod för att generera teckenförslag/kandidater, har visat överlägsna prestanda i scentextdetektering. Dock begränsar funktionen pixelnivå sin förmåga att hantera vissa utmanande fall (t.ex. flera anslutna tecken, separerade delar av ett tecken och icke-uniform belysning). För att bättre ta itu med dessa fall, utformar vi ett karaktärsförslag nätverk (CPN) genom att dra nytta av hög kapacitet och snabb databehandling av fullt konvolutionsnätverk (FCN). Specifikt förutser nätverket samtidigt teckenstyrka poäng och förfinar motsvarande platser. Karaktärspoängen kan användas för rankning av förslag för att avvisa icke-karakteriska förslag och raffineringsprocessen syftar till att uppnå de mer exakta platserna. Med tanke på situationen att olika karaktärer har olika proportioner föreslår vi dessutom en multi-template-strategi och utformar en raffinaderi för varje aspektkvot. De omfattande experimenten visar att vår metod uppnår recallfrekvenser på 93,88%, 93,60% och 96,46% på ICDAR 2013, SVT respektive kinesiska2k datauppsättningar med mindre än 1000 förslag, vilket visar lovande resultat i vårt förslagsnätverk.
Ansträngningarna av dessa metoder är begränsade i vissa svåra situationer såsom flera anslutna tecken, segmenterade stroke tecken och icke-uniform belysning REF.
C V ] 13 F eb 2 01 6 CHARACTER PROPOSAL NETWORK FOR ROBUST TEXT EXTRACTION