Стр. 11 - В.В. Сюзев, А.А. Ханин - Гибридный метод оптического распознавания текста с коррекцией результатов распознавания

Рис. 7. Схема разбиения сегмента для построения дескриптора

зволило исключить возможные “выбросы” бинаризации и повысить

робастность алгоритма распознавания.

В результате экспериментов было получено наилучшее разбиение

символов на блоки (рис. 7), позволяющее учесть структурные особен-

ности символа.

Для каждого полученного сегмента с учетом нахлестов строится

гистограмма ориентированных градиентов [10], значения которой по-

следовательно записываются в вектор дескриптора распознаваемого

символа.

В качестве классификатора была выбрана машина опорных векто-

ров (SVM) [11], не раз доказавшая свою эффективность в задачах мно-

гоклассовой классификации, в том числе и в OCR. Рассматривались

модификации SVM с линейным, гауссовым и кубическим полиноми-

альным ядрами:

K

linear

(

~x, ~y

) =

~x

∙

~y

;

K

Gaussian

(

~x, ~y

) =

e

−

γ

k

~x

−

~y

k

2

;

K

cubic

(

~x, ~y

) = (

γ~x

∙

~y

−

1)

3

.

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012

163