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復(fù)雜圖像文字識(shí)別是基于內(nèi)容圖像檢索的一個(gè)重要研究方向．針對圖像中的文字可能存在傾斜、光照不均、噪音干擾和邊緣柔化等多種異態(tài)問題，提出一種有效的異態(tài)漢字識(shí)別方法，稱作SC-HOG.首先，利用稀疏編碼得到基向量和稀疏系數(shù)，通過重構(gòu)圖像濾除噪音、處理邊緣柔化；然后，利用梯度方向直方圖抽取復(fù)原圖像的漢字邊緣梯度特征，削弱傾斜和光照的影響；最后，將獲取的特征向量送入分類器，實(shí)現(xiàn)異態(tài)漢字的識(shí)別．通過合成數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集兩方面的實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證SC-HOG方法的有效性：前一方面實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SC-HOG方法對于傾斜、光照不均、噪音干擾和邊緣柔化等異態(tài)情況有較強(qiáng)的魯棒性；后一方面實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SC-HOG方法在原生數(shù)字圖像和場景圖像真實(shí)樣本集上也能取得較好的結(jié)果。
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