我使用OCR（光学字符识别）从图像中获取文本。图像包含书籍封面。由于图像太嘈杂，一些字符被误识别，或者一些噪声被识别为字符。
示例：
我用单词构建了一个字典，但我想以某种方式将识别的文本与字典相匹配。我尝试过LCS（Longest Common subsequence），但效果不是很好。
针对此类问题的最佳字符串匹配算法是什么？ （所以字符串的一部分只是噪音，但字符串的重要部分也可能有一些误识别的字符）
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这真是个大问题。以下是我所知道的。有关详细信息，请阅读相关文章。
对于单个单词，使用汉明距离来计算OCR识别的单词与字典中单词之间的相似度;
此步骤用于纠正已被OCR识别但不存在的单词。
例如： 如果OCR的结果是字典中不存在的INFRODUCIION，你可以发现单词'INTRODUCTION'的汉明距离是2.所以它可能被错误识别为'INFRODUCIION'。 但是，同一个单词可能被识别为具有相同汉明距离的不同单词。
例如：如果OCR的结果是CAY，您可能会发现CAR和CAT的汉明距离都是1，因此会混淆。
在这种情况下，可以使用几种方法进行分析：
对于单个单词，CAT和CAY之间的图像不同于CAR和CAY。因此，CAT似乎是一个更有可能的正确单词。
然后让我们以上下文来计算另一个概率。如果说的是“我今天早上驾驶我的新CAY”，那么人们通常驾驶CAR而不是CAT，我们有更好的机会将CAY这个词视为CAR而不是CAT。
对于类似文章中使用的单词的频率，请使用TF-TDF。
答案 1 :(得分：0)
你是说你有一本字典来定义所有可以接受的单词吗？
如果是这样，那么在每个单词中找到最接近的匹配词应该是相当直接的。设置匹配阈值，如果未达到阈值，则丢弃该字词。