IEEE Transactions on Image Processing发表刘菊华副教授研究成果-武汉大学图像传播与印刷包装研究中心

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IEEE Transactions on Image Processing发表刘菊华副教授研究成果

时间：2020-07-14 08:18:00 点击数：

近期，图像处理领域国际知名学术期刊IEEE Transactions on Image Processing（IF: 9.340, SCI一区，CCF A类期刊）发表我系刘菊华副教授最新研究进展。

论文“ASTS: A Unified Framework for Arbitrary Shape Text Spotting”的第一署名单位为我系，刘菊华为第一作者，我校计算机学院杜博教授为通讯作者，澳大利亚悉尼大学陶大程院士（IEEE Fellow）及其课题组陈哲博士参与此项研究。

该研究成果提出了一个端到端的任意形状文本信息提取统一框架。该框架通过提取三级不同的文本语义特征（即：RoI 级、像素级与序列级），对文本进行感知，并设计了一个多级特征融合模块，对多级特征进行有效融合，从而实现高精度的文本信息提取。该方法在ICDAR 2013、ICDAR 2015、Total-Text 数据集上取得截止论文发表时的最优文本检测与识别效果。

论文“Multistage GAN for Fabric Defect Detection”的第一署名单位为我系，刘菊华、澳大利亚悉尼大学王超岳博士为共同第一作者，杜博教授为通讯作者，陶大程院士及华南师范大学苏海博士参与此项研究。

布料瑕疵检测是工业缺陷检测的一个典型应用场景。该研究针对真实场景中缺少存在瑕疵的待检测布料样本问题，设计了一个用于生成待检测布料瑕疵的多阶段生成对抗网络。第一阶段网络生成与布料纹理相匹配的瑕疵，第二阶段网络则将生成的瑕疵与布料进行融合，最后利用融合后的瑕疵样本训练瑕疵检测模型。该研究成果可以有效解决生产过程中缺少瑕疵布料样本的问题。

在自然场景图像文本信息提取领域，除了上述研究成果发表在IEEE TIP外，刘菊华近期还有“SemiText: Scene Text Detection with Semi-supervised Learning”、“TextFuseNet: Scene Text Detection with Richer Fused Features”分别被Neurocomputing（IF: 4.438，SCI二区）及IJCAI（CCF A类会议）录用。