基于机器学习的文字判别算法

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摘要：复杂背景下的文字处理一直是OCR领域中的难题。基于SIFT、K-means和SVM三种算法相结合,提出了一种全新的复杂背景下的文字判断方案。在学习阶段利用SIFT进行特征点提取和描述,并用K-means进行聚类,最后用SVM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。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96111A/200912/32458122.html

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关键词：机器学习 学习的 k-means means cqvip 尺度不变特征变换 关键点 描述子 K聚类算法 支持向量机