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復(fù)雜圖像文字識別是基于內(nèi)容圖像檢索的一個重要研究方向．針對圖像中的文字可能存在傾斜、光照不均、噪音干擾和邊緣柔化等多種異態(tài)問題，提出一種有效的異態(tài)漢字識別方法，稱作SC-HOG.首先，利用稀疏編碼得到基向量和稀疏系數(shù)，通過重構(gòu)圖像濾除噪音、處理邊緣柔化；然后，利用梯度方向直方圖抽取復(fù)原圖像的漢字邊緣梯度特征，削弱傾斜和光照的影響；最后，將獲取的特征向量送入分類器，實現(xiàn)異態(tài)漢字的識別．通過合成數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集兩方面的實驗來驗證SC-HOG方法的有效性：前一方面實驗結(jié)果表明，SC-HOG方法對于傾斜、光照不均、噪音干擾和邊緣柔化等異態(tài)情況有較強(qiáng)的魯棒性；后一方面實驗結(jié)果表明，SC-HOG方法在原生數(shù)字圖像和場景圖像真實樣本集上也能取得較好的結(jié)果。
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