16、基于局部特征的文本识别

基于局部特征的文本识别

1. 引言

随着计算机视觉技术的发展，复杂场景中的文本定位和识别逐渐成为热门研究领域。从自然场景中读取文本有着广泛的应用，例如识别标志、车牌识别、图像和视频搜索引擎以及网络挖掘等。然而，由于尺寸、样式、方向和对齐方式的不同，以及图像质量低、背景复杂和在复杂场景中的变形等因素，使得文本定位和识别成为一个具有挑战性的任务。本文将详细介绍一种基于局部特征的方法，用于复杂场景中的文本定位和识别。

2. 方法概述

2.1 局部特征的优势

局部特征因其独特性和对噪声、复杂背景以及多种几何和光度变形的鲁棒性，在广泛的系统和应用中得到了成功的应用。例如，局部特征匹配已经在宽基线匹配、物体识别、图像检索、构建全景图和视频数据挖掘等领域取得了显著成果。这些特性使得局部特征非常适合用于复杂场景中的文本识别。

2.2 框架简介

我们的方法框架（如图1(b)所示）跳过了许多传统方法中必需的步骤，如归一化、二值化、布局分析和OCR，从而简化了流程。整个框架分为四个主要阶段：

1. 模板图像生成 ：通过自动生成模板图像，消除复杂场景的影响。
2. 特征提取与匹配 ：提取查询图像的SIFT特征，并将其与模板字符特征数据库（TCFD）进行匹配。
3. 字符区域定位 ：使用基于多尺寸滑动子窗口的分割算法定位多个单字符区域。
4. 结果优化 ：使用投票和几何验证算法优化匹配结果并确定最终文本位