用于识别写在牛皮纸上的古吉兹文字的改进分割算法
计算机视觉与模式识别
2020-06-02 v1
摘要
手写文档识别旨在将文档图像转换为机器可理解的格式。手写文档识别是模式识别领域中最具挑战性的方向。当文档如古吉兹文字般在数百年前写在牛皮纸上时,问题变得更加复杂。在本研究中,我们引入了一种改进的分割方法来识别古吉兹文字。我们使用自适应滤波进行降噪,使用 Isodata 迭代全局阈值法对文档图像进行二值化,使用改进的边界框投影来分割吉兹字符、数字和标点符号之间的不同笔画。SVM 多类分类器使用改进的分割算法取得了 79.32% 的识别准确率。
引用
@article{arxiv.2006.00465,
title = {Modified Segmentation Algorithm for Recognition of Older Geez Scripts Written on Vellum},
author = {Girma Negashe and Adane Mamuye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00465},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 12 figures, AfricaNLP2020 Workshop