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一种基于多尺度全局特征和局部特征的图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度全局特征和局部特征的图像分类方法,该方法利用图像中的文本信息,提取有效显著区域并计算显著区域中的颜色特征和空间分布特征,利用小波图像金字塔得到多尺度全局特征,利用四分树算法得到局部特征;最终结合多尺度全局特征和局部特征对图像进行分类,该方法的分类正确率可以到达88%。通过分别对分类前后的图像进行文本检测和识别的对比实验发现,图像分类能够有效提高图像中文本信息的检测与识别。

著录项

  • 公开/公告号CN104766096B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201510186133.7

  • 发明设计人 路通;秦龙飞;梁国柱;

    申请日2015-04-17

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构32237 江苏圣典律师事务所;

  • 代理人胡建华

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学

  • 入库时间 2022-08-23 10:02:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-11-10

    授权

    授权

  • 2015-08-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20150417

    实质审查的生效

  • 2015-08-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20150417

    实质审查的生效

  • 2015-07-08

    公开

    公开

  • 2015-07-08

    公开

    公开

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