【摘 要】
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由于汉字笔画复杂,从视频中提取的汉字图像质量往往较差,采用传统光学字符识别(OCR)的结果不理想.为了解决低质量汉字图像的识别问题,提出一种基于分块搜索的两级识别方法.首先建立汉字图像的分块结构并模仿低质量汉字生成训练集,然后对训练集中各分块图像应用主成分分析提取特征并建立索引.待识别图像应用分块搜索和投票的方式从索引中获取候选汉字集合(一级识别),再根据投票结果的显著性辅以全局结构特征匹配识别汉
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划项目（2007CB311100）, 国家“八六三”高技术研究发展计划（2009AA01A403）, 国家自然科学基金（60802028）, 北京市科技新星计划项目（2007B071）, 北京市教育委员会共建项目专项
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由于汉字笔画复杂,从视频中提取的汉字图像质量往往较差,采用传统光学字符识别(OCR)的结果不理想.为了解决低质量汉字图像的识别问题,提出一种基于分块搜索的两级识别方法.首先建立汉字图像的分块结构并模仿低质量汉字生成训练集,然后对训练集中各分块图像应用主成分分析提取特征并建立索引.待识别图像应用分块搜索和投票的方式从索引中获取候选汉字集合(一级识别),再根据投票结果的显著性辅以全局结构特征匹配识别汉字(二级识别).实验结果证明,该方法对于低质量汉字图像比普通的OCR方法具有更高的识别率.
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