原文服务方: 信息与控制       
摘要:
为了更好地识别文本图像,分析了基于灰度共生矩阵的特征在文本图像识别中的盲点,提出利用矩形框直方图来形成新的特征,以此联合识别文本图像.实验证实本文方法平均识别率高达95.96%,且虚报率仅为0.92%,优于基于灰度共生矩阵的识别.
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文献信息
篇名 基于GCM与RFH的文本图像联合识别
来源期刊 信息与控制 学科
关键词 文本图像 灰度共生矩阵 矩形框直方图
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 571-574,579
页数 5页 分类号 TN911.73
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
文本图像
灰度共生矩阵
矩形框直方图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与控制
双月刊
1002-0411
21-1138/TP
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
2891
总下载数(次)
0
总被引数(次)
41289
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导