2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)、智能手機和通信技術的迅速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上的文本、圖像、視頻、音頻等多媒體數(shù)據(jù)快速增長。這些日益增長的數(shù)據(jù)既為人們生活提供了便利,同時又對信息有效利用提出了挑戰(zhàn)??紤]到近年來網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中視覺數(shù)據(jù)所占比重越來越大,網(wǎng)絡文檔圖像數(shù)量也快速增長,大量的文本信息隱含在圖像中。文檔圖像內(nèi)容的識別與理解對于網(wǎng)絡信息有效利用具有重要意義。
  本文研究網(wǎng)絡文檔圖像快速分類技術,主要任務是對互聯(lián)網(wǎng)上的圖像按照圖像類型與圖像中是否包含文字進行

2、分類,即將網(wǎng)絡文檔圖像分類為自然場景圖像(包括有文本/無文本場景圖像)、合成圖像和紙張文檔圖像(包括掃描/拍照紙張圖像)等幾種類型。按照分類的難易程度,首先完成對網(wǎng)絡圖像的粗分類,將圖像分為場景、合成、拍照文檔與掃描文檔四類,然后按照圖像中是否包含文本對自然場景圖像進行二次分類。在圖像類型分類(粗分類)階段,通過提取表示圖像質(zhì)量的多種全局和局部特征,建立層次化的分類框架,完成基于類型的快速分類任務;在檢查圖像中是否包含文字的分類(細分類

3、)階段,主要針對自然場景圖像,通過提取候選文字“角點”的方法,快速定位候選文本區(qū)域,然后基于顏色,邊緣與梯度等信息提取區(qū)域特征,并訓練字符分類器對候選區(qū)域進行分類從而確定圖像是否包含文字。實驗表明,本文設計的層次化分類系統(tǒng),能夠快速準確地完成對網(wǎng)絡圖像的分類任務。
  本文的研究成果主要包括兩點,一是針對網(wǎng)絡文本圖像的特點設計出一系列快速有效的特征提取算法,并構建一個合理的圖像分類系統(tǒng),實現(xiàn)對網(wǎng)絡圖像的快速分類;二是建設并發(fā)布一個

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