14、实验设置与结果分析

实验设置与结果分析

1 实验设计

在计算机视觉和图像处理领域，实验设计是验证新方法或改进现有技术的关键环节。为了确保实验结果的可靠性和可重复性，本章将详细介绍用于评估特定方法的实验设计。实验设计主要包括实验目标、假设、使用的数据集等。

实验目标

本次实验旨在验证一种新型的局部特征匹配方法在复杂场景中的有效性。具体而言，该方法结合了SIFT特征和多尺寸滑动窗口分割算法，用于复杂场景中的文本定位与识别。实验的主要目标是评估该方法在不同条件下的表现，并与其他现有方法进行对比。

实验假设

假设1：使用SIFT特征和多尺寸滑动窗口分割算法可以有效提高复杂场景中文本定位和识别的准确性。

假设2：该方法在不同类型的文本（如中文、日文和韩文）上均表现出良好的性能。

数据集

实验使用了两个主要数据集：

• MSRC数据集 ：包含多种复杂场景的图像，涵盖了不同的背景、光照条件和文本类型。
• LHI数据集 ：专注于特定领域的图像，如交通标志、广告牌等，以验证方法在特定应用场景中的表现。

2 方法论

为了全面评估新方法的性能，实验采用了多种评估技术和对比实验。以下是具体的方法论：

对比实验

为了验证新方法的优越性，实验设计了多种对比实验，包括：

• 基线方法 ：传统的OCR方法，包括文本定位、预处理、