【摘 要】
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复杂背景下的文字处理一直是OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)领域中的难题。本文在先前经典算法的基础上,提出了一种全新的复杂背景下的文字判断算法,并用
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复杂背景下的文字处理一直是OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)领域中的难题。本文在先前经典算法的基础上,提出了一种全新的复杂背景下的文字判断算法,并用实验证明了该算法的准确率较高,并且速度也较快。本文首先介绍了图像的特征向量,聚类算法和数据挖掘的概念,并引入了SIFT,k-means和SVM算法,也介绍了这三个算法的流程和特点。其次,本文基于上述三种算法,提出了一种全新的复杂背景下的文字判断算法。本文在学习阶段利用SIFT进行特征点提取和描述,并用k-means算法进行聚类,最后用SVM算法进行学习。在测试阶段对图片进行了SIFT特征点提取,并用学习阶段得到的聚类中心和SVM判决函数进行最终的判断,得出图片中是否含有文字的结果。再次,本文又对所提出的算法进行了大量的实验和改进,包括图片的拉伸,旋转和真实图片的测试,并提出了基于机器学习的复杂背景下的特定文字判断的算法。并且,本文又使用了基于本文算法的k-means来替换k-means算法进行测试,并取得了更好的准确率。通过大量的实验,本文证明了此算法的可行性和很好的准确性。最后本文设计了一个基于所提出算法的J2EE系统,并加入了OCR模块和反馈系统,还对此系统的性能做了测试,证明了此系统速度较快,性能也非常好。
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