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基于GCM与RFH的文本图像联合识别 被引量:4

United Recognition of Document Images Based on GCM and RFH
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摘要 为了更好地识别文本图像,分析了基于灰度共生矩阵的特征在文本图像识别中的盲点,提出利用矩形框直方图来形成新的特征,以此联合识别文本图像.实验证实本文方法平均识别率高达95.96%,且虚报率仅为0.92%,优于基于灰度共生矩阵的识别. In order to recognize document images (DIs) more efficiently, this paper analyzes the blind point of the gray co-occurrence matrix based features in document image recognition, and presents novel features based on rectangle frame histogram (RFH) for united recognition of document images. Experiments show that the proposed method is superior to the GCM (gray co-occurrence matrix) based method in terms of recognition rate (95.96%) and false alarm rate (0.92%).
出处 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2009年第5期571-574,579,共5页 Information and Control
基金 国家自然科学基金资助项目(60872075) 高等学校科技创新工程重大培育资金资助项目(706028) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2007103)
关键词 文本图像 灰度共生矩阵 矩形框直方图 document image gray co-occurrence matrix rectangle frame histogram
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参考文献9

二级参考文献37

共引文献40

同被引文献23

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引证文献4

二级引证文献14

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