基于DPM的自然场景下汉字识别方法

• 作者: 孙怡峰 张伟伟 李晓利 汤光明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 可变部件模型 汉字识别 隐支持向量机 高斯金字塔模型 滑动窗口 HOG描述子
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 957-960
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.03.082

摘要

自然场景下, 汉字背景复杂且形态各异, 导致传统识别方法中的文本定位与文本矫正过程难以进行。为了避免这些问题, 采用物体识别方法中的可变部件模型（DPM）进行识别。该方法将汉字视为物体类, 训练其对应的参数模板, 然后采用滑动窗口的方法遍历待检测图片, 以判断图片中是否存在目标汉字。实验表明, 该方法对简单独体汉字有较好的检测效果, 但对于多笔画复杂汉字, 由于模型自身结构特点, 效果并不明显。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤光明		53	331	9.0	15.0
2	张伟伟		3	16	2.0	3.0
3	孙怡峰		11	109	7.0	10.0
4	李晓利		1	12	1.0	1.0