[发明专利]基于SIFT特征与灰度差值直方图特征的文字识别方法

摘要

本发明涉及的是一种图像文字识别技术领域的基于SIFT特征与灰度差值直方图特征的文字识别方法。本发明包括以下步骤：1.构建汉字模板图库，其中存储了各种复杂背景下字体类别、文字大小、方向均不相同的图片。2.对模板图库中的图片进行特征提取。3.计算待识别汉字的特征向量。4.寻找模板库中与待识别汉字最相近的汉字。本发明提出的识别方法无需对图片做任何预处理，无需对海量的文字特征做大规模的机器学习，创新性地借助局部特征的优势，巧妙地结合区域内的灰度统计信息来描述、匹配文字，实验结果表明文字识别效果较好，并对同一个字的不同类型字体也能做出很好地辨识。

主权项

1、一种基于SIFT特征与灰度差值直方图特征的文字识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立汉字模板图库；(2)提取待识别汉字图片的特征点，记录每个特征点的位置信息、邻域尺度信息、主方向信息，并计算出SIFT特征点的128维向量；(3)利用步骤(2)中得到的每个特征点的位置信息、邻域尺度信息、主方向信息，计算两倍邻域尺度范围内灰度差值统计直方图，得到120维向量；(4)将特征点的128维向量和120维向量合并在一起，归并成总的特征向量，得到待识别汉字图片的特征向量；(5)计算模板图库中模板文字进行特征向量的计算，并存于数据库中；(6)待识别汉字图片的特征向量与模板图库中模板文字图片的特征向量进行匹配，寻找与待识别汉字图片的特征向量相匹配的特征点；(7)对识别到的汉字图像进行相似度排序，检测识别效果。