基于小波变换和SVM的文本区域定位

摘要：

提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)在数字图像中定位文本的方法.对图像进行小波变换,并在低频概貌和高频能量空间应用SVM提取文本的纹理特征,由SVM来决定当前的像素是文本类还是非文本类.因为SVM的分类结果可能存在噪声或错误,用形态学去噪和计算纹理能量的方法对SVM的分类结果进行后处理.小波变换和SVM的结合,不仅降低了输入空间样本的数量,而且利用了SVM适合于高维空间工作的特点,提高了文本提取的效率.实验结果表明,提出的方法可以快速有效地定位数字图像中的文本区域.

关键词：文本检测、纹理分析、小波变换、支持向量机(SVM)、形态学

所属期刊栏目：28

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60475036

在线出版日期：2007-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：165-168