[发明专利]文本图像分类方法及装置

权利要求书

1.一种文本图像分类方法，其特征在于，包括：

对文本图像进行文本行检测，获得多个文本行的内容；

根据文本行的宽度信息，从多个文本行中，抽取满足设定长度和数量要求的文本行的内容；

基于满足设定长度和数量要求的文本行的内容，提取满足设定长度和数量要求的文本行的特征向量；

基于所述特征向量，对多个文本行进行分类，得到文本图像的类别向量及类别向量中每个类别对应的概率；

确定概率最大的类别为文本图像的类别。

2.如权利要求1所述的文本图像分类方法，其特征在于，在对文本图像进行文本行检测，获得多个文本行之前，还包括：

在文本图像不是采用YCbCr颜色空间表示时，对文本图像进行颜色转换，获得采用YCbCr颜色空间表示的文本图像。

3.如权利要求1所述的文本图像分类方法，其特征在于，在对文本图像进行文本行检测，获得多个文本行之前，还包括：

在文本图像不满足预设降噪要求时，对文本图像进行降噪处理，获得满足预设降噪要求的文本图像。

4.如权利要求1所述的文本图像分类方法，其特征在于，对文本图像进行文本行检测，获得多个文本行，包括：

检测获得多个文本行序列；

确定每个文本行序列的位置坐标信息；

根据多个文本行序列的位置坐标信息，对同一行的文本行的内容进行合并，获得多个文本行的内容。

5.如权利要求4所述的文本图像分类方法，其特征在于，在获得多个文本行的内容之后，还包括：

对每个文本行的内容进行噪声过滤处理；

根据文本行的宽度信息，从多个文本行中，抽取满足设定长度和数量要求的文本行的内容，包括：

根据文本行的宽度信息，从多个噪声过滤处理后的文本行中，抽取满足设定长度和数量要求的文本行的内容。

6.如权利要求1所述的文本图像分类方法，其特征在于，基于满足设定长度和数量要求的文本行的内容，提取满足设定长度和数量要求的文本行的特征向量，包括：

基于满足设定长度和数量要求的文本行的内容，采用LBP特征谱的统计直方图表示满足设定长度和数量要求的文本行的特征向量。

7.如权利要求6所述的文本图像分类方法，其特征在于，基于所述特征向量，对多个文本行进行分类，得到文本图像的类别向量及类别向量中每个类别对应的概率，包括：

基于所述特征向量，采用SVM的方式对满足设定长度和数量要求的文本行进行分类，得到文本图像的类别向量及类别向量中每个类别对应的概率。

8.一种文本图像分类装置，其特征在于，包括：

文本行检测模块，用于对文本图像进行文本行检测，获得多个文本行的内容；

内容抽取模块，用于根据文本行的宽度信息，从多个文本行中，抽取满足设定长度和数量要求的文本行的内容；

特征向量提取模块，用于基于满足设定长度和数量要求的文本行的内容，提取满足设定长度和数量要求的文本行的特征向量；

分类模块，用于基于所述特征向量，对多个文本行进行分类，得到文本图像的类别向量及类别向量中每个类别对应的概率；

类别确定模块，用于确定概率最大的类别为文本图像的类别。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至7任一项所述方法的计算机程序。