基于结构化局部边缘模式的文档图像分类 |
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引用本文: | 石蒙蒙,李绍滋,曹冬林,陈淑媛.基于结构化局部边缘模式的文档图像分类[J].厦门大学学报(自然科学版),2013(3):349-355. |
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作者姓名: | 石蒙蒙 李绍滋 曹冬林 陈淑媛 |
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作者单位: | 厦门大学信息科学与技术学院;福建省仿脑智能系统重点实验室;元智大学资讯工程系 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(60873179,61202143);国家教育部博士点专项基金项目(20090121110032);台湾行政院国家科学委员会项目(NSC 100-2221-E-155-086);福建省自然科学基金项目(2011J01367);深圳科学技术研究基金项目(JC200903180630A,ZYB200907110169A);深圳市战略性新兴产业发展专项资金项目(JCYJ20120614164600201) |
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摘 要: | 采用图像的结构化局部边缘模式特征(structured local edge pattern,SLEP)对文档图像进行分类,由于该算法精确描述了图像边缘方向邻域中的空间分布,因此相应的学习对于文档图像类型具有很强的区分能力.与基于图像复杂结构分布特征的方法或基于光学字符识别系统特征(OCR)的方法相比,基于SLEP特征的方法更简单有效.本实验通过组建文档图像数据库,利用支持向量机(SVM)作为分类器,总共对4种文档图像类型进行分类,分别为学术论文(paper),影像照片(photo),表格文件(table),幻灯影片(slide).实验结果表明,基于SLEP特征的方法在准确率、召回率等方面都明显优于所对比方法,并且即使在文档图像低分辨率的情况下,所分类结果仍然有不错表现.
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关 键 词: | 类型识别 图像处理 结构化局部边缘模式 模式分类 |
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