【摘 要】
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针对现有的版面分析算法对参数的敏感性以及弱适用性等缺陷,提出基于SVM区域构造的复杂中文文档版面分析算法。该算法通过选取最能代表区域字符特征的连通区(种子连通区)作为测试的第一特征,利用具有强学习和泛化能力的支持向量机实现区域构造,在构造的区域中运用投影快速判断文档阅读顺序。实验结果表明,该方法具有更好的适应性,对复杂的中文版面有满意的分析结果。
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（60873116）,教育部科研基金资助重点项目（205059）,江苏省高校自然科学基金资助项目（07KJD520186）
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针对现有的版面分析算法对参数的敏感性以及弱适用性等缺陷,提出基于SVM区域构造的复杂中文文档版面分析算法。该算法通过选取最能代表区域字符特征的连通区(种子连通区)作为测试的第一特征,利用具有强学习和泛化能力的支持向量机实现区域构造,在构造的区域中运用投影快速判断文档阅读顺序。实验结果表明,该方法具有更好的适应性,对复杂的中文版面有满意的分析结果。
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