[发明专利]一种手写体关键词检测方法

摘要

本发明公开了一种手写体关键词检测方法，包括提取关键词图像库中关键词图像的特征点建立关键词特征库；提取待检测文本图像中文本的特征点，得到待检测文本图像的特征点库；提取待检测文本图像的滑动窗口，从特征点库中提取滑动窗口对应的特征点集合，比对特征点集合得到初始的匹配点对集合；筛选初始的匹配点对集合得到准确的匹配点对；根据匹配点对筛选待检测文本图像中的滑动窗口并整合，得到检测结果。在特征提取过程中，本方法采用了SIFT特征表征。该方法适用于大量手写体文档的关键词检测，如历史文献、信函、笔记等等，在建立黑名单图像库的前提下，不仅能够有效检测出黑名单中的关键词，更能够区分不同作者的笔迹。

主权项

一种手写体关键词检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取关键词图像库，提取所述关键词图像库中关键词图像的特征点建立关键词特征库；步骤二：提取待检测文本图像中文本的特征点，得到所述待检测文本图像的特征点库；步骤三：提取待检测文本图像的滑动窗口，从所述特征点库中提取所述滑动窗口对应的特征点集合，将所述特征点集合与所述关键词特征库对比，当所述特征点集合中的特征点与所述关键词特征库差异小于阈值时，该特征点被检测为初始的匹配点对，得到初始的匹配点对集合；所述特征点如下式所示：|θs‑θw|<p1p2<σsσw<1p2;]]>||d→s-d→w||2<p3]]>式中，θs表示关键词图像的特征点方向角，σs表示关键词图像的特征点尺度，表示关键词图像的特征点特征矢量，θw表示待检测文本图像的特征点方向角，σw表示待检测文本图像的特征点尺度，表示待检测文本图像的特征点特征矢量，p1、p2、p3分别表示阈值；步骤四：根据所述滑动窗口中文字几何结构信息，筛选所述初始的匹配点对集合得到准确的匹配点对；步骤五：根据所述匹配点对筛选所述待检测文本图像中的滑动窗口并整合，得到检测结果。