公开(公告)号：CN101561866B

公开(公告)日：2011-04-20

申请号：CN200910052141.7

申请日：2009-05-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈凯 ,  管海兵 ,  金贞 ,  武桐 ,  郑琪

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06K9/6203 ,  G06K2209/011

Abstract: 本发明涉及的是一种图像文字识别技术领域的基于SIFT特征与灰度差值直方图特征的文字识别方法。本发明包括以下步骤：1.构建汉字模板图库，其中存储了各种复杂背景下字体类别、文字大小、方向均不相同的的图片。2.对模板图库中的图片进行特征提取。3.计算待识别汉字的特征向量。4.寻找模板库中与待识别汉字最相近的汉字。本发明提出的识别方法无需对图片做任何预处理，无需对海量的文字特征做大规模的机器学习，创新性地借助局部特征的优势，巧妙地结合区域内的灰度统计信息来描述、匹配文字，实验结果表明文字识别效果较好，并对同一个字的不同类型字体也能做出很好地辨识。

公开(公告)号：CN101561866A

公开(公告)日：2009-10-21

申请号：CN200910052141.7

申请日：2009-05-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈凯 ,  管海兵 ,  金贞 ,  武桐 ,  郑琪

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06K9/6203 ,  G06K2209/011

Abstract: 本发明涉及的是一种图像文字识别技术领域的基于SIFT特征与灰度差值直方图特征的文字识别方法。本发明包括以下步骤：1.构建汉字模板图库，其中存储了各种复杂背景下字体类别、文字大小、方向均不相同的图片。2.对模板图库中的图片进行特征提取。3.计算待识别汉字的特征向量。4.寻找模板库中与待识别汉字最相近的汉字。本发明提出的识别方法无需对图片做任何预处理，无需对海量的文字特征做大规模的机器学习，创新性地借助局部特征的优势，巧妙地结合区域内的灰度统计信息来描述、匹配文字，实验结果表明文字识别效果较好，并对同一个字的不同类型字体也能做出很好地辨识。