66、文本检测与字符聚类算法研究

文本检测与字符聚类算法研究

1. 文本粒子多波段融合的鲁棒文本检测

在文本检测领域，提出了一种基于LHBP（局部哈尔二进制模式）的多波段融合的文本粒子检测方法。该方法不仅解决了光照和文本 - 背景差异的问题，还融合了颜色和纹理特征，使它们相互增强。

在ICDAR 03测试集上的实验结果表明，与三种最先进的方法相比，该方法具有更高的效率。以下是对该方法相关内容的详细介绍：
- 实验对比图 ：有关于ICDAR 03试验测试集的P&R（精确率和召回率）对比图（图7），以及与其他方法的文本检测结果对比图（图8）。在图8中，(a, d) 是所提出方法的结果，(b, e) 是Yi - Edge + Color方法的结果，(c, f) 是Ye - Wavelet方法的结果。
- 方法优势 ：通过多波段融合，能够更好地适应不同的光照条件和文本 - 背景差异。颜色和纹理特征的融合增强了文本检测的准确性。

2. 聚类算法在字符识别中的应用

在字符识别领域，聚类是一种重要的无监督学习方法，用于将相似的字符分组在一起。然而，传统的聚类算法大多局限于球状或椭球状的聚类形状，无法很好地处理手写字符识别中因不同书写风格导致的复杂聚类问题。

2.1 聚类算法分类

聚类算法可以分为以下几类：
| 算法类型 | 具体算法 |
| ---- | ---- |
| 划分算法 | K - Means、PAM、CLARANS、BIRCH |
| 层次算法 | 平均、完全和单链接 |
| 密度算法 | DB