基于特征的文档图像检索

提出一种综合利用文档图像的段落特征和局部像素分布相对差特征进行文档图像检索的方法。给出段落特征和局部像素分布相对差特征的定义、提取方法以及基于这2个特征结合使用的检索方法。段落特征这一全局特征以及局部像素分布相对差特征这一局部特征相结合能够较好地表征和区分文档图像,检索方法将两者充分结合取得较好的效果。

综合文字和非文字区域特征的文档图像检索

提出一种改进的自适应文字区域提取算法,将文档图像分割成文字区域和非文字区域。对文字区域提取连通字符间空白、连通字符高度和宽度等局部特征,以及书写样式、段落特征等全局特征;对非文字区域,提取关键块特征。然后利用检索算法将文字区域特征和非文字区域特征结合起来,提高检索的准确性。同时,在检索算法中引入多维数据检索结构,有效地提高检索速度。通过对大规模文档数据库(包含12024个文档)的检索,表明该算法具有较高的效率,优于现有的一般文档图像检索算法。

一种改进的房产档案特征提取与分类方法

针对房产电子档案分类与关键信息提取的问题,提出一种改进的特征提取与分类方法。将文档图像的段落特征和局部像素分布值特征作为房产文档图像的综合特征,利用模板训练支持向量机分类器,实现对入库的房产档案图像的自动分类。实验结果表明,该方法的分类效果和稳定性较好。