基于高阶相关聚类的脱机手写文本行分割
Offline handwritten text line segmentation based on high-order correlation clustering

从手写文档图像中提取出文本行是文档分析的一个重要预处理步骤，但是由于手写文本行之间通常行方向不平行，甚至存在着交叠和弯曲，所以它仍然是一个具有挑战性的问题. 针对该问题，提出了一种基于高阶相关聚类的脱机中文手写文本行的分割算法.首先，使用连通部件构成一个文档超图，然后，在学习所得的相似性度量准则的约束下，通过高阶相关聚类算法将连通部件对标记为属于或者不属于同一文本行；最后，使用unionfind算法将连通部件连接成为不同的文本行.该算法在HITMW脱机手写数据库上的803幅文档上取得了较好的效果，召回率99.05%，错误率为1.96%.