基于改进SURF特征与模糊推理的复杂图片中的文字识别

摘要：

鉴于现有文字匹配算法在位置、方向和亮度变化上缺乏足够的鲁棒性,根据汉字结构的特殊性,本文采用改进的SURF算法——SSURF来提取文字特征.首先,计算所有训练样本的SSURF描述符,并将同一类别样本的描述符互相匹配,然后计算匹配次数超过1/2的关键点的匹配率,最后用训练样本SSURF描述符的均值和SSURF描述符与均值的最大欧氏距离来建立类数据库.在识别过程中,计算待识别文字的所有关键点,并将关键点的最大模糊匹配度作为该点的模糊匹配度,最后基于模糊推理实现文字识别.实验结果表明,本文算法识别性能更好.

关键词：汉字识别、SURF算法、形状信息、模糊推理、SSURF算法

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅科研计划项目17JK0084

在线出版日期：2019-05-28（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：72-75