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中文汉字类别繁多,书写随意性大,使得中文的手写体关键词检测具有很大的挑战性。提出一种基于文字几何信息和SIFT特征相结合的手写体关键词检测方法,通过计算文本图像特征的匹配度来检测特定书写人的手写关键词。尺度不变特征转换(scale invariance feature transform, SIFT)局部特征具有良好的稳定性和独特性,既能适应同一书写人手写汉字的差异,又能区分不同书写人的书写笔迹。结合文字的几何信息,通过滑动窗口和最大团查找方法可以有效地删除误匹配点,极大地提高关键词检测的成功率。对大量手
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第 9卷第 5期
智 能 系 统 学 报
Vol.9№.5
2014年 10月
CAAITransactionsonIntelligentSystems
Oct.2014
DOI:10.3969/j.issn.16734785.201402032
几何信息与 SIFT特征相结合的
特定人手写关键词检测
张文超
1
,吕岳
1
,文颖
1
,黄志敏
2
(1.华东师范大学 计算机科学与技术系,上海 200241;2.公安部第三研究所,上海 200032)
摘 要:中文汉字类别繁多,书写随意性大,使得中文的手写体关键词检测具有很大的挑战性。提出一种基于文字
几何信息和 SIFT特征相结合的手写体关键词检测方法,通过计算文本图像特征的匹配度来检测特定书写人的手写
关键词。尺度不变特征转换(scaleinvariancefeaturetransform,SIFT)局部特征具有良好的稳定性和独特性,既能适应
同一书写人手写汉字的差异,又能区分不同书写人的书写笔迹。结合文字的几何信息,通过滑动窗口和最大团查找
方法可以有效地删除误匹配点,极大地提高关键词检测的成功率。对大量手写体文本图像的实验结果表明,该方法
能够有效检测同一书写人的相同关键词,具有较高的召回率和准确率。
关键词:关键词检测;SIFT;滑动窗口;最大团查找
中图分类号:TP18 文献标志码:A 文章编号:16734785(2014)05054407
中文引用格式:张文超,吕岳,文颖,等.几何信息与 SIFT特征相结合的特定人手写关键词检测[J].智能系统学报,2014,9(5):
544550.
英文引用格式:ZHANG Wenchao,LYUYue,WEN Ying,etal.Specifichandwrittenkeywordspottingusinggeometricinformation
andSIFTfeature[J].CAAITransactionsonIntelligentSystems,2014,9(5):544550.
Specifichandwrittenkeywordspottingusing
geometricinformationandSIFTfeature
ZHANGWenchao
1
,LYUYue
1
,WENYing
1
,HUANGZhimin
2
(1.DepartmentofComputerScienceandTechnology,EastChinaNormalUniversity,Shanghai200241,China;2.TheThirdResearch
InstituteofMinistryofPublicSecurity,Shanghai200032,China)
Abstract:LargevarietyofChinesecharactersandhandwritingstylesleadstoabigchallengeforkeywordspottingin
Chinesehandwrittendocuments.AnewmethodcombiningthecharactergeometricinformationandSIFTfeatureis
proposedfordetectinghandwrittenkeywordsofspecifichandwritten.ItisproventhatSIFTisastableanddistinctive
localfeature,whichcanperform wellindistinguishingdifferenthandwritingstyles.Combinedwithcharactergeo
metricinformationandmaximumcliquematching,theproposedmethodcaneffectivelyremovemissmatchingfea
turepointsandimprovetheprecisionrateofdetection.Experimentalresultsinhandwritingdocumentimagesshow
thatthemethodcanefficientlydetectkeywordsofparticularwritersandremainhighrecallrateandhighprecision
rate.
Keywords:keywordspotting;SIFT;slidingwindow;maximumcliquematching;geometricinformation
收稿日期:20140226.
基金项目:国家科技支撑计划资助项目(2011BAK05B04).
通信作者:张文超.E
-
mail:414306765@qq.com.
手写关键词检测是在大量手写文本图像中检测 特定书写人的特定关键词。随着机器视觉和人工智
能的发展,手写关键词检测受到了越来越多的关注。
当今社会中存在大量的手写文本,如历史文献、笔记
等,这些文本往往通过扫描以图像的形式存储,从中
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