基于帧特征及维特比解码的手写体与印刷体分类

图像处理手写体与卷积神经隐马尔科

为有效区分手写体与印刷体，提出了一种基于卷积神经网络隐层帧特征的分类方法。基于卷积神经网络，提取隐层帧特征，利用高斯混合模型结合隐马尔可夫模型的方法对该特征进行建模，再通过维特比解码算法判定每帧特征的类别。基于帧特征的识别结果，结合文本行图像信息对识别结果进行后处理，确定最终的手写体和印刷体的区域。在签名文书类文本行图像上，相比基线，所提方法对手写体与印刷体分类的识别率提升10.8%和27.57%。在自然场景、表格和带噪文档行验证了其有效性。

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