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基于多模板匹配和可信度分析的中文文档图像关键词过滤方法
1
作者
陈界伟
徐蔚然
郭军
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2005年第2期35-36,42,共3页
针对互联网中文文档图像非法信息过滤提出了一种多模板匹配结合可信度分析的方法。该方法克服了传统OCR速度慢的缺点,同时改善了基于图像特征匹配方法对字体和噪音敏感的特性。通过改变关键词搜索方式有效地减小了计算量,提高了识别速...
针对互联网中文文档图像非法信息过滤提出了一种多模板匹配结合可信度分析的方法。该方法克服了传统OCR速度慢的缺点,同时改善了基于图像特征匹配方法对字体和噪音敏感的特性。通过改变关键词搜索方式有效地减小了计算量,提高了识别速度。实验结果表明了该方法的有效性。
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关键词
关键词识别
多模板匹配
BOYER-MOORE算法
可信度分析
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职称材料
题名
基于多模板匹配和可信度分析的中文文档图像关键词过滤方法
1
作者
陈界伟
徐蔚然
郭军
机构
北京邮电大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2005年第2期35-36,42,共3页
基金
国家"863"计划资助项目(2001AA114080)
文摘
针对互联网中文文档图像非法信息过滤提出了一种多模板匹配结合可信度分析的方法。该方法克服了传统OCR速度慢的缺点,同时改善了基于图像特征匹配方法对字体和噪音敏感的特性。通过改变关键词搜索方式有效地减小了计算量,提高了识别速度。实验结果表明了该方法的有效性。
关键词
关键词识别
多模板匹配
BOYER-MOORE算法
可信度分析
Keywords
Keyword Spotting
Multiple Templates Matching
Boyer-Moore Algorithm
Confidence Measure
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模板匹配和可信度分析的中文文档图像关键词过滤方法
陈界伟
徐蔚然
郭军
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2005
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