基于帧特征及维特比解码的手写体与印刷体分类
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.
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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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目;安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目
2019-06-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
115-121