【摘 要】
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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
【基金项目】
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2014年国家科技支撑计划基金项目(2014BAH30B01)
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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
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