本發(fā)明涉及一種基于特征壓縮與特征選擇的歪斜場(chǎng)景文字識(shí)別方法，其步驟包括：在文字區(qū)域的每個(gè)像素點(diǎn)上提取CHOG特征；根據(jù)CHOG特征的差異程度確定字符級(jí)的聚類(lèi)數(shù)量；對(duì)CHOG特征進(jìn)行聚類(lèi)得到壓縮后的字符級(jí)特征；將壓縮過(guò)的特征合并，再次進(jìn)行聚類(lèi)，生成初始的視覺(jué)特征詞典；建立視覺(jué)特征直方圖描述符；訓(xùn)練線性支持向量機(jī)，對(duì)直方圖描述符中特征的重要性進(jìn)行排序，選出若干最重要的特征作為最終的詞典；再次計(jì)算樣本的直方圖描述符，訓(xùn)練多類(lèi)徑向基函數(shù)支持向量機(jī)，作為最終的文字分類(lèi)器以對(duì)歪斜場(chǎng)景文字進(jìn)行識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明能夠在克服特征點(diǎn)檢測(cè)法失效的同時(shí)，保證很高的識(shí)別準(zhǔn)確率和召回率。