[发明专利]一种基于多尺度图匹配核的场景字符识别方法

摘要

本发明的各实施方式提供了一种基于多尺度图匹配核的场景字符识别方法包括如下步骤步骤S1将所有训练图片进行不同尺度的网格划分,并将每幅图片表示为基于这些网格划分的无向图；步骤S2在每个所述不同尺度的网格划分下，得到所有训练图片两两之间的一个相似度矩阵,将所述相似度矩阵作为支持向量机SVM的核矩阵；步骤S3进行多核融合,将融合后的核作为所述支持向量机SVM的最终核；步骤S4获得所述测试图片与所有训练图片之间的相似度核矩阵；以及步骤S5将每个所述不同尺度下分别得到的相似度核矩阵进行多核融合，将融合后的核作为所述SVM分类器的输入，用所述SVM分类器得到最终的识别结果。

主权项

一种基于多尺度图匹配核的场景字符识别方法，其特征在于，包括训练步骤和测试步骤，其中所述训练步骤包括：步骤S1：将所有训练图片进行不同尺度的网格划分,并将每幅图片表示为基于这些网格划分的无向图,其中网格中的每一块表示为图的节点,相邻的节点之间通过边相连；步骤S2：在每个所述不同尺度的网格划分下，对所有的训练图片进行两两之间的图匹配,用所述图匹配的能量值作为衡量两幅图片的相似度值,得到所有训练图片两两之间的一个相似度矩阵,将所述相似度矩阵作为支持向量机SVM的核矩阵；以及步骤S3：将每个所述不同尺度下分别得到的核矩阵进行多核融合,将融合后的核作为所述支持向量机SVM的最终核,用所述最终核来训练SVM分类器；所述测试步骤包括：步骤S4：将测试图片按照步骤S1所述的方法表示为基于所述不同尺度下网格划分的无向图；在每个所述不同尺度的网格划分下，将所述测试图片的无向图与所有训练图片的无向图进行图匹配,进而得到所述测试图片与所有训练图片之间的相似度核矩阵；以及步骤S5：将每个所述不同尺度下分别得到的相似度核矩阵进行多核融合，将融合后的核作为所述SVM分类器的输入，用所述SVM分类器得到最终的识别结果。