技术总结
本发明实施例公开了一种基于耦合空间学习的场景文字识别方法，该方法包括以下步骤：输入场景文字图像进行预处理，得到训练场景文字图像；对训练场景文字图像进行识别特征提取，得到空间词典；利用空间词典对对应图像的识别特征进行空间编码，得到相应的空间编码向量；对空间编码向量进行最大化抽取得到特征向量；基于特征向量利用线性支持向量机训练得到场景文字识别分类模型；获取测试场景文字图像的特征向量，输入场景文字识别分类模型得到场景文字识别结果。本发明通过创建空间词典和利用空间词典进行空间编码，能够将空间上下文信息有效的结合在特征向量中，达到有效挖掘空间信息的目的，从而提高场景文字识别的正确率。
技术研发人员：张重;王红;刘爽
受保护的技术使用者：天津师范大学
文档号码：201710014236
技术研发日：2017.01.10
技术公布日：2017.05.24