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文檔簡介
1、自然場景圖像中的文本字符是描述和認知場景內(nèi)容的關(guān)鍵線索，對場景視覺信息的表達和理解具有重要價值。由于場景圖像中的文本字符存在于復(fù)雜的背景之中，拍攝視角的不同使得文本具有較大的幾何變形，再加上存在光照變化、字符顏色不統(tǒng)一等，使用傳統(tǒng)分割識別方法具有一定的局限性。
本文對場景圖像背景分離與字符識別的技術(shù)難點問題開展了深入的研究。鑒于文本區(qū)域的特殊性，顏色、紋理等全局特征的描述能力較弱，提出了使用SIFT和Affine-SIFT兩種
2、局部特征描述方式對圖像進行特征抽取。由于使用以上兩種方法得到的特征點數(shù)量太多，對后期處理的效率有很大影響，本文在 SIFT算法中使用主方向與輔方向結(jié)合的特征挑選方法對特征點進行篩選，對Affine-SIFT算法采用圖像自匹配的方法進行有效特征提取。
由于圖像不同，使得檢測到的特征點數(shù)量也不同，無法直接通過特征點集評價圖像間的相似程度，本文提出了一種基于隨機投影的特征映射方法。該方法將圖像的局部描述特征點作為輸入，得到單個圖像的
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