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摘要:
复杂背景下的文字处理一直是OCR领域中的难题.基于SIFT、K-means和SVM三种算法相结合,提出了一种全新的复杂背景下的文字判断方案.在学习阶段利用SIFT进行特征点提取和描述,并用K-means进行聚类,最后用SVM进行学习.在测试阶段对图片进行了SIFT特征点提取,并用学习阶段得到的聚类中心和SVM判决函数进行最终的判断,得出图片中是否含有文字的结果.
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文献信息
篇名 基于机器学习的文字判别算法
来源期刊 信息安全与通信保密 学科 工学
关键词 尺度不变特征变换 关键点 描述子 K聚类算法 支持向量机
年,卷(期) 2009,(12) 所属期刊栏目 通信技术
研究方向 页码范围 64-66,69
页数 4页 分类号 TP181
字数 3137字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-8054.2009.12.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈凯 上海交通大学信息安全工程学院 76 473 9.0 19.0
2 齐开悦 上海交通大学信息安全工程学院 28 212 7.0 13.0
3 黄俊亮 上海交通大学信息安全工程学院 1 3 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
尺度不变特征变换
关键点
描述子
K聚类算法
支持向量机
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
信息安全与通信保密
月刊
1009-8054
51-1608/TN
大16开
成都市高新区创业路6号
62-208
1979
chi
出版文献量(篇)
9451
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24
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