简介： 本发明涉及一种基于特征压缩与特征选择的歪斜场景文字识别方法，其步骤包括：在文字区域的每个像素点上提取CHOG特征；根据CHOG特征的差异程度确定字符级的聚类数量；对CHOG特征进行聚类得到压缩后的字符级特征；将压缩过的特征合并，再次进行聚类，生成初始的视觉特征词典；建立视觉特征直方图描述符；训练线性支持向量机，对直方图描述符中特征的重要性进行排序，选出若干最重要的特征作为最终的词典；再次计算样本的直方图描述符，训练多类径向基函数支持向量机，作为最终的文字分类器以对歪斜场景文字进行识别，得到识别结果。本发明能够在克服特征点检测法失效的同时，保证很高的识别准确率和召回率。