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文檔簡介
1、復雜背景下的文字處理一直是OCR(Optical Character Recognition,光學字符識別)領域中的難題。本文在先前經(jīng)典算法的基礎上,提出了一種全新的復雜背景下的文字判斷算法,并用實驗證明了該算法的準確率較高,并且速度也較快。本文首先介紹了圖像的特征向量,聚類算法和數(shù)據(jù)挖掘的概念,并引入了SIFT,k-means和SVM算法,也介紹了這三個算法的流程和特點。其次,本文基于上述三種算法,提出了一種全新的復雜背景下的文字判斷
2、算法。本文在學習階段利用SIFT進行特征點提取和描述,并用k-means算法進行聚類,最后用SVM算法進行學習。在測試階段對圖片進行了SIFT特征點提取,并用學習階段得到的聚類中心和SVM判決函數(shù)進行最終的判斷,得出圖片中是否含有文字的結果。再次,本文又對所提出的算法進行了大量的實驗和改進,包括圖片的拉伸,旋轉和真實圖片的測試,并提出了基于機器學習的復雜背景下的特定文字判斷的算法。并且,本文又使用了基于本文算法的k-means來替換k-
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