【摘 要】
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针对自然场景中复杂的背景纹理对文本区域检测的干扰,提出了一种改进型局部二值模式（ULBP）提取算法,用于维吾尔文文本特征提取,并用获得的特征向量对候选维吾尔文本区域进行分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61163026）
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针对自然场景中复杂的背景纹理对文本区域检测的干扰,提出了一种改进型局部二值模式（ULBP）提取算法,用于维吾尔文文本特征提取,并用获得的特征向量对候选维吾尔文本区域进行分类。本算法首先利用同质化映射来构建图像的同质化空间;然后,在同质化空间利用角点检测快速获取候选文本区域;最后,在候选文本区域里提取ULBP特征,把这些特征导入训练后的支持向量机（SVM）即可获得精确的文本区域。实验结果表明：ULBP特征对维吾尔文本区域具有较高的区分度,且能使误检率降低到8.3%,鲁棒性较强。
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