异态汉字识别方法研究

• 作者: 张健 李成学 王庆人 王恺 赵宏
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏编码 梯度方向直方图 增量线性决策分析 汉字识别 文档图像处理
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 2266-2281
• 页数: 16页
• 分类号: TP391
• 字数: 9022字
• 语种: 中文

摘要

复杂图像文字识别是基于内容图像检索的一个重要研究方向.针对图像中的文字可能存在倾斜、光照不均、噪音干扰和边缘柔化等多种异态问题,提出一种有效的异态汉字识别方法,称作SC-HOG.首先,利用稀疏编码得到基向量和稀疏系数,通过重构图像滤除噪音、处理边缘柔化；然后,利用梯度方向直方图抽取复原图像的汉字边缘梯度特征,削弱倾斜和光照的影响；最后,将获取的特征向量送入分类器,实现异态汉字的识别.通过合成数据集和真实数据集两方面的实验来验证SC-HOG方法的有效性：前一方面实验结果表明,SC-HOG方法对于倾斜、光照不均、噪音干扰和边缘柔化等异态情况有较强的鲁棒性；后一方面实验结果表明,SC-HOG 方法在原生数字图像和场景图像真实样本集上也能取得较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健	南开大学计算机与控制工程学院	45	85	6.0	8.0
2	王庆人	南开大学计算机与控制工程学院	24	524	10.0	22.0
3	王恺	南开大学计算机与控制工程学院	24	256	8.0	16.0
4	赵宏	南开大学计算机与控制工程学院	22	203	9.0	14.0
5	李成学	南开大学计算机与控制工程学院	1	13	1.0	1.0