数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2014年
5期
713-719
,共7页
童莉%周林%平西建%徐森
童莉%週林%平西建%徐森
동리%주림%평서건%서삼
文本图像%文种识别%高斯衍生滤波器组%支持向量机
文本圖像%文種識彆%高斯衍生濾波器組%支持嚮量機
문본도상%문충식별%고사연생려파기조%지지향량궤
document image%script identification%Gaussian derivatives filters bank%support vector machine (SVM)
提出了一种基于高斯衍生滤波器组的文种识别算法;分析了文本图像的纹理特性,相对于传统的小波变换,本文算法可以在更多方向上提取文字的边缘和脊特征.采用支持向量机(Support vector machine,SVM)对所提特征进行训练和分类,实现文字种类识别;在实验中选用中、英、俄、日、韩、阿拉伯等10种不同语言文字文本图像,测试了滤波器的不同参数对算法性能的影响,并与其他3种基于纹理的文种识别算法进行了比较,实验结果表明本文算法运算速度较快,且得到较好的识别率.
提齣瞭一種基于高斯衍生濾波器組的文種識彆算法;分析瞭文本圖像的紋理特性,相對于傳統的小波變換,本文算法可以在更多方嚮上提取文字的邊緣和脊特徵.採用支持嚮量機(Support vector machine,SVM)對所提特徵進行訓練和分類,實現文字種類識彆;在實驗中選用中、英、俄、日、韓、阿拉伯等10種不同語言文字文本圖像,測試瞭濾波器的不同參數對算法性能的影響,併與其他3種基于紋理的文種識彆算法進行瞭比較,實驗結果錶明本文算法運算速度較快,且得到較好的識彆率.
제출료일충기우고사연생려파기조적문충식별산법;분석료문본도상적문리특성,상대우전통적소파변환,본문산법가이재경다방향상제취문자적변연화척특정.채용지지향량궤(Support vector machine,SVM)대소제특정진행훈련화분류,실현문자충류식별;재실험중선용중、영、아、일、한、아랍백등10충불동어언문자문본도상,측시료려파기적불동삼수대산법성능적영향,병여기타3충기우문리적문충식별산법진행료비교,실험결과표명본문산법운산속도교쾌,차득도교호적식별솔.
