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基于帧特征及维特比解码的手写体与印刷体分类 被引量:4
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作者 林琴 夏俊峰 +1 位作者 涂铮铮 郭玉堂 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第6期115-121,共7页
为有效区分手写体与印刷体,提出了一种基于卷积神经网络隐层帧特征的分类方法。基于卷积神经网络,提取隐层帧特征,利用高斯混合模型结合隐马尔可夫模型的方法对该特征进行建模,再通过维特比解码算法判定每帧特征的类别。基于帧特征的识... 为有效区分手写体与印刷体,提出了一种基于卷积神经网络隐层帧特征的分类方法。基于卷积神经网络,提取隐层帧特征,利用高斯混合模型结合隐马尔可夫模型的方法对该特征进行建模,再通过维特比解码算法判定每帧特征的类别。基于帧特征的识别结果,结合文本行图像信息对识别结果进行后处理,确定最终的手写体和印刷体的区域。在签名文书类文本行图像上,相比基线,所提方法对手写体与印刷体分类的识别率提升10.8%和27.57%。在自然场景、表格和带噪文档行验证了其有效性。 展开更多
关键词 图像处理 手写体与印刷体分类 卷积神经网络 隐马尔科夫模型 维特比解码
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