基于机器视觉技术的生态翻译机器错误文本检测方法设计

作者：张昕煜

来源：自动化与仪器仪表, 2023, (10): 179-186.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.10.179

• 生态翻译
• 机器视觉
• 自动化
• 文本检测

英语语法错误、单词拼写错误和错检漏检等，是现有生态翻译机器在英语翻译中存在的主要问题。为了对错误文本进行更准确高效的检测，此次研究设计了一种基于机器视觉技术的自动化文本检测系统。研究对图像滤波处理方式进行优化，并结合MSERs算法，实现了生态翻译机器错误文本的自动检测。在手写类文本检测实验结果中，研究设计系统检测的正确率为92.56%,误判率为8.29%,而传统系统检测的正确率为79.23%,误报率为18.45%。相较于传统系统，研究设计系统有明显的改善，具有更高的正确率和更低的误报率。此次研究提供了一种新的生态翻译机器错误文本的检测思路，具有较好的实际应用价值和意义。

• 单位
  西安思源学院