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正規化協調型の文字線曲率特徴抽出方法と活字文字認識への適用

机译:归一化合作字符线曲率特征提取方法及其在印刷字符识别中的应用

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摘要

文字線の方向特徴抽出方法の一つである勾配特徴抽出法は、種々の認識実験において有効性が確認されており、広く用いられている。さらに、この勾配特徴と組み合わせて、文字線の曲率特徴を用いる方法が提案されており、認識精度の向上に有効であることが報告されている。これらの特徴抽出処理は、通常、正規化処理によって生成される固定サイズの正規化画像に対して行われる。しかし、正規化は、文字形の大きな変形を伴う場合もあり、正規化画像から抽出される特徴は、この歪みの影響を受けやすい。これを低減するために、入力画像から直接計算した勾配特徴を用いる正規化協調型の輪郭特徴抽出方法や勾配特徴抽出方法が提案されている。本研究では、曲率特徴抽出の際の正規化による歪みを低減させるために、正規化協調型特徴抽出を曲率特徴抽出に適用する方法を提案する。活字認識実験において、非線形正規化法などの文字形の変形を伴う正規化法に対して、提案法が有効であることを確認した。
机译:作为字符线方向特征提取方法之一的梯度特征提取方法已经被证实在各种识别实验中是有效的并且被广泛使用。此外,已经提出了一种结合使用字符线的曲率特征和该梯度特征的方法,并且据报道,该方法对于提高识别精度是有效的。这些特征提取处理通常在通过归一化处理生成的固定尺寸的归一化图像上执行。但是,归一化可能伴随字符形状的大变形,并且从归一化图像提取的特征容易受到这种变形的影响。为了减少这种情况,已经提出了归一化协作轮廓特征提取方法和使用直接从输入图像计算出的梯度特征的梯度特征提取方法。在这项研究中,我们提出了一种将归一化合作特征提取应用于曲率特征提取的方法,以减少由于曲率特征提取过程中归一化引起的失真。在打印识别实验中,证实了该方法对于涉及字符形状变形的归一化方法(例如非线性归一化方法)是有效的。

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