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意大利巴·约瑟夫;艾利克·莫基切夫;卡拉·凯登;伊莎克·丁斯坦;乌里·埃利希

用于退化历史字符识别和变分分割的自适应形状先验。 （英语） Zbl 1186.68405号

模式识别 42，第12期，3348-3354（2009）.
摘要：我们提出了一种基于模型的变分方法来分割高度退化历史文档的灰度图像。给定一组字符（某个字母）的训练集，我们构建一组涵盖训练集大部分形状变化的形状模型。对于每个退化角色的灰度图像，我们先构造一个自定义的形状，然后再使用最适合角色边界的形状模型片段。因此，我们不局限于形状模型集中的任何特定形状。此外，我们还演示了退化字符识别之前形状的应用。实验表明，该方法在高退化字符的分割和识别中都取得了非常准确的结果。与手动分割相比，各个分割字符边界之间的平均距离为0.8像素（字符的平均大小为70\（*\）70像素）。

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别
68单位10 图像处理的计算方法

关键词：

分段;降级字符识别;历史文献;水准仪;形状优先
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Bar-Yosef}等人，模式识别42，No.12，3348--3354（2009；Zbl 1186.68405）
全文： DOI程序

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