【摘 要】
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纸质档案在转换为数字图像的过程中,不可避免得会产生一定的倾斜角度,使得光学字符识别的准确率大幅下降,严重影响档案数字化的质量。传统的文本倾斜校正方法难以适应版面复
【机 构】
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湖北华中电力科技开发有限责任公司; 浙江理工大学信息学院; 中南大学计算机学院;
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纸质档案在转换为数字图像的过程中,不可避免得会产生一定的倾斜角度,使得光学字符识别的准确率大幅下降,严重影响档案数字化的质量。传统的文本倾斜校正方法难以适应版面复杂的文档,因此复杂档案图像的倾斜校正对于提高档案数字化质量具有重要意义。针对上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的文本行对象定位倾斜校正方法。该方法首先选取大量档案样本进行训练,构建文本行定位模型,通过该模型对复杂文档的文本行进行分割。再通过计算文本行的倾斜角度,对文档主体进行整体倾斜校正。通过实验结果分析,倾斜校正的准确率达到96.49%,证明了该方法在档案档案图像倾斜校正领域的可用性。
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