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同普通视频节目相比,视频广告中的文本具有更为复杂的表现形式.为实现这类文本有效的定位,通过将文本检测视为一种特殊纹理的分类问题,提出一种基于改进的Co-training策略的视频广告文本检测方法,采用两种相对独立的纹理描述子,从多视角来强化文本特性描述.另外,针对Co-training协同学习机制中容易引入噪声样本的问题,提出了一种改进的结合Bootstrap思想的Co-training算法,在两个相对独立的特征空间中交互选择典型样本,以达到提高分类器泛化能力的目的.通过实验,本方法在自建的数据库上