改进Harris特征的印刷体图像检索

摘要：

目的 文档图像检索过程中,传统的光学字符识别(OCR)技术因易受文档图像质量和字体等相关因素的影响,难以达到有效检索的目的.关键词识别技术作为OCR技术的替代方案,不需经过繁琐的OCR识别,可直接对关键词进行检索.本文针对Harris算法聚簇现象严重和运算速度慢等问题,在关键词识别技术的框架下提出了改进Harris的图像匹配算法.方法 基于Fast进行特征点检测,利用Harris进行特征描述,并采用非极大值抑制的方法,最后利用暴力匹配中的汉明距离进行特征的相似性度量,输出最终的匹配结果.结果 实验结果表明本文算法在特征提取上的时间为0.101 s,相对于原始Harris算法的0.664 s和SIFT算法的1.066 s,实时性方面有了明显提高,改善了原始算法的聚簇现象,并且在无噪声的情况下,准确率达到98％,高于Sit算法的90％,召回率达到87.5％,而且在固定均值,不断提高方差的高斯噪声条件下,与Sift算法相比,准确率也高于后者,取得了较好的实验效果.结论 本文提出的方法满足了快速、精确的查找需求,在印刷体图像的文档图像检索中有效提高了检索率,具有较好的实验效果.

关键词：Fast+Harris、特征提取、暴力匹配、角点检测、关键词识别技术、印刷体文档图像

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61662076

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：294-302