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1.
韩晓琴 《数字社区&智能家居》2009,(26)
如何对急速增长的文档图像进行有效检索是文档图像管理系统的关键技术之一。提出了一种不需要识别文字的检索中文文档图像的方法,该方法在字符分割基础上采用基于粗外围特征粗匹配和基于改进Hausdorff距离相似度测量的两级匹配方法,以适应于时间、准确性的不同要求。同时用对200幅文档图像样本进行了实验,其结果表明,使用该方法对检索印刷体汉字的文档图像具有较高的检索效果,对于数字图书馆中文档图像检索系统的设计,有一定的参考价值。 相似文献
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为实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索,提出一种基于由粗到细层级匹配的关键词文档图像检索方法。使用改进的投影切分法将经过预处理的文档图像切分成单词图像库,使用模板匹配对关键词进行粗匹配;在粗匹配的基础上,提取单词图像的方向梯度直方图(HOG)特征向量;通过支持向量机(SVM)分类器学习特征向量,实现关键词图像检索。在包含108张文档图像的数据库中进行实验,实验结果表明,检索准确率平均值为91.14%,召回率平均值为79.31%,该方法能有效实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索。 相似文献
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针对图像局部特征的词袋模型(Bag-of-Word,BOW)检索研究中聚类中心的不确定性和计算复杂性问题,提出一种由不同种类的距离进行相似程度测量的检索和由匹配点数来检索的方法。这种方法首先需要改进文档图像的SURF特征,有效降低特征提取复杂度;其次,对FAST+SURF特征实现FLANN双向匹配与KD-Tree+BBF匹配,在不同变换条件下验证特征鲁棒性;最后,基于这两种检索方法对已收集整理好的各类维吾尔文文档图像数据库进行检索。实验结果表明:基于距离的相似性度量复杂度次于基于匹配数目的检索,而且两种检索策略都能满足快速、精确查找需求。 相似文献
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新算法首先根据文档图像的特点分割图像文本区域,并将文档图像中字符的边缘信息使用纹理谱进行描述,计算纹理谱图像的直方图。相对于直接使用灰度直方图进行图像检索,该算法具有更好的区分度。实验结果表明,该方法具有很高的查准率,并对剪切、旋转操作表现出很好的稳定性,适合文档图像检索。 相似文献
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一种基于关键词的中文文档图像检索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于关键词的中文文档图像检索方法,能在不经OCR(Optical Character Recognition)识别的情况下,直接利用中文字符的图像特征进行关键词检索。首先将文档图像分割成单个中文字符图像,接着对字符图像进行汉字笔画的特征数据提取,然后在特征数据间进行基于WMHD(Weighted Modified Hausdorff Distance)的相似性测量。该方法不受字号的影响,也有一定的抗字体能力,实验证明其具有较高的检索效果。 相似文献
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一种使用Harris特征点的区域图像检索算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服图像分割技术的限制,提出了一种基干特征点匹配技术的图像检索算法。手工提取图像中的一块区域作为查询图像,然后使用Harris算子提取彩色特征点,并用相应的颜色特征对特征点进行表示,最后利用特征点匹配技术实现区域图像的检索。实验表明,该方法对于图像的亮度变化和几何变换具有很强的鲁棒性,可以有效提高检索准确率。 相似文献
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文档图像作为图像的一种,在生活中的应用越来越广泛,然而其又不同于常规的文本文档或图像,它主要由具有特定含义的不同形状的字符串组成,其局部像素变化比较剧烈,高频分量相对丰富,采用常规的压缩方式很难获得较高的压缩率。常用的压缩方式没有考虑文档图像的特殊性,因而压缩性能有限。本文针对文档图像的特点,采用分块匹配的方法对文档图像进行压缩,即按照特定的规则对整幅图像进行分割,然后将分割的块图像进行分类并编码,从而在二维空间上消除了文档图像的相关性,获得了远高于常规无损压缩方式的压缩率。文中对分块匹配算法进行了描述,并对其性能进行了理论分析和仿真。 相似文献