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基于稀疏编码直方图的TSM识别场景文本算法
被引量：
3
1
作者
肖诚求
吉立新
+2 位作者
朱俊光
张建朋
王亚文
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第4期988-992,1090,共6页
基于部件的树结构模型(TSM)使用的底层特征梯度直方图(HOG)对文字特征表达性不强,且降维时易造成信息丢失。针对该问题,构建以稀疏编码直方图(HSC)为底层特征的基于部件的树结构模型(HSC-TSM)识别场景文本。将K-SVD学习字典用于计算稀...
基于部件的树结构模型(TSM)使用的底层特征梯度直方图(HOG)对文字特征表达性不强,且降维时易造成信息丢失。针对该问题,构建以稀疏编码直方图(HSC)为底层特征的基于部件的树结构模型(HSC-TSM)识别场景文本。将K-SVD学习字典用于计算稀疏编码,逐像素地将稀疏编码聚合成HSC,描述文字的局部外观信息;通过奇异值分解对HSC进行降维,避免信息丢失。HSC-TSM在数据集ICDAR 2003上对各类文字的识别率比TSM高3.08%-10.28%,在数据集ICDAR 2003和SVT上的单词识别率分别提升了5.30%和3.62%。
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关键词
场景文本识别
基于部件的树结构模型
奇异值分解
稀疏编码直方图
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职称材料
题名
基于稀疏编码直方图的TSM识别场景文本算法
被引量：
3
1
作者
肖诚求
吉立新
朱俊光
张建朋
王亚文
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第4期988-992,1090,共6页
基金
2014年国家科技支撑计划基金项目(2014BAH30B01)
文摘
基于部件的树结构模型(TSM)使用的底层特征梯度直方图(HOG)对文字特征表达性不强,且降维时易造成信息丢失。针对该问题,构建以稀疏编码直方图(HSC)为底层特征的基于部件的树结构模型(HSC-TSM)识别场景文本。将K-SVD学习字典用于计算稀疏编码,逐像素地将稀疏编码聚合成HSC,描述文字的局部外观信息;通过奇异值分解对HSC进行降维,避免信息丢失。HSC-TSM在数据集ICDAR 2003上对各类文字的识别率比TSM高3.08%-10.28%,在数据集ICDAR 2003和SVT上的单词识别率分别提升了5.30%和3.62%。
关键词
场景文本识别
基于部件的树结构模型
奇异值分解
稀疏编码直方图
Keywords
scene text recognition
part-based tree-structured model
singular value decomposition
histograms of sparse codes
分类号
TP242.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏编码直方图的TSM识别场景文本算法
肖诚求
吉立新
朱俊光
张建朋
王亚文
《计算机工程与设计》
北大核心
2016
3
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