用于手写历史文档词检索的局部二值模式
计算机视觉与模式识别
2016-04-22 v2
摘要
数字图书馆存储的图像可能高度退化，为了索引此类图像，我们采用词检索（word spotting）作为信息检索系统。由于复杂版面分析困难、书写风格差异大以及历史手稿退化或质量低，手写文档图像的信息检索更具挑战性。本文提出一种简单且创新的免学习方法，结合局部二值模式（LBP）与空间采样，用于大规模历史文档的词检索。该方法有三个优势：首先，它运行在完全免学习的范式下，与无监督学习方法截然不同；其次，由于 LBP 特征计算非常快速，计算时间显著降低；第三，该方法可用于无标注可用的场景。最后，我们将所提检索方法与文献中的其他方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.1604.05907,
title = {Local Binary Pattern for Word Spotting in Handwritten Historical Document},
author = {Sounak Dey and Anguelos Nicolaou and Josep Llados and Umapada Pal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.05907},
year = {2016}
}