基于 Mealy 机的藏文字构件分解

藏文字构件分解是藏文信息处理的基础,具有重要的理论价值和广阔的应用前景。针对藏文字构件的复杂性与多样性,文章通过分析现代藏文字的构字规则和结构特点,研究了藏文字构件的分解过程,利用Mealy机的输出字符与移动一一对应的特性描述了藏文字构件的行为语义,给出了对于任意字符串能否被Mealy机分解的判定定理及基于Mealy机的藏文字构件分解算法,并设计实现了基于Mealy机的藏文字构件分解系统,验证了算法的可行性。     

计算机识别藏文音节构件的方法研究

藏文音节构件识别是藏文信息处理应当特别关注的一个问题,要实现藏文排序、藏文拉丁转写、藏文文本校对等工作就必须先识别出构成藏文音节的7大构件。针对符合藏文字性组织法构件组合规则的藏文音节,依据藏文字性组织法规定的音节组合规则和组合结构,提出先确定藏文音节中作为核心构件的基字,再依据基字判断出其他构件的算法,结合此算法对藏文中出现的其他特殊音节进行了特殊的构件识别处理。通过测试验证算法的可行性,测试结果表明,该算法能够正确识别符合组合规则和结构的藏文音节,对特殊音节也有较好的识别能力。     

藏文书刊、公文电子出版系统研究

探讨了基于国家标准的藏文电子出版系统,包括藏文字库、藏文输入法、藏文书刊排版系统、藏文公文排版系统、藏文解释输出系统和藏文电子公文系统,并且介绍了藏文电子出版系统的几项关键技术.     

基于字典的藏文分词系统实现研究

随着对语言文字信息处理研究工作的不断加深,藏文信息处理技术也逐渐从字信息处理走向了语言信息处理。跟日语、汉语、韩语等语种的信息处理相同,藏文自动分词(Tibetan Automatic Word Segmentation)是藏文信息处理中的一项必不可少的基础性工作,在此基础上才能划分短语、抽取概念以及分析主题,以至自然语言理解,最终实现智能化。对于不同应用环境,藏文自动分词需要采用最合适的算法,本文通过对藏语语料的统计分析和藏语词的分布特点、语法功能的研究,提出了设计开发基于词典库的藏文自动分词系统,力求为藏文输入法研究、藏文电子词典建设、藏文字词频统计、搜索引擎的设计和实现、机器翻译系统的开发、网络信息安全、藏文语料库建设以及藏语语义分析研究奠定基础。     

藏梵文嵌入式字库、在线输入法在藏文网络信息化中的应用

目前,多种语言文字的字处理技术和应用系统大部分属单机版,需要客户端预先安装字处理软件,包括字库和输入法.随着计算机网络时代应用的发展,这种单机版文字处理系统已不能适应新的网络传播技术的要求,不利于藏文信息推广和藏文信息应用.为顺应网络信息化需求,方正开发了藏梵文嵌入式字库和藏梵文在线输入法,客户端用户无需在本机下载安装任何藏梵文字库和藏梵文输入法,即可对藏文网站进行浏览、检索、录入、修改等操作.     

用美的原则驾驭拉丁文字图形化设计

拉丁文字作为世界的通用语言,在视觉传达设计中的地位毋庸置疑,在信息传达过程中,它对人的情感表达和审美活动发挥着不可忽视的影响。美的原则表明：西方传统字体设计在拉丁文字图形化设计中起承前启后的作用;中国传统纹样在拉丁文字图形化设计中进行着东方哲学层面的传达,禅学的参与则令拉丁文字图形化设计意境空灵,它们在不同文化的土壤中进行着相融相交的演绎。     

统一藏文的拉丁转写促进藏文的信息化建设

藏文的传统拉丁转写方案较多,但这些转写方案的产生时间都较早,不适合计算机键盘输入,因此已不能满足当今信息化时代藏文信息化建设的需要.在借鉴已有的各种转写方案的基础上,论述了统一藏文拉丁转写的必要性,并且提出了藏文拉丁转写应遵循的原则.     

藏文输入法中快速自适应编码查询算法研究与应用

藏文词典查询算法是藏文信息处理的一个重要的基础部分,对系统的效率有重要的影响.提出一种快速自适应编码查询算法来指导藏文字、词、短语等编码,在任意排序状况下,快速确定所需编码在整个编码表中的具体位置.     

结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文本行切分

藏文古籍文档图像中相邻文本行之间通常存在黏连和重叠的情况,这使得文本行切分成为一项艰巨的任务。因此,提出了一种结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文档图像的行切分方法。首先,根据二值藏文古籍文档图像中连通域的面积和真圆度去除非音节点,获得音节点图像。其次,通过水平投影音节点图像和垂直投影二值原图,得到文本行基线所处的范围和文本行数,生成文字核心区域;通过像素值的或运算将文字核心区域和二值原图结合,得到伪文本连通区域。最后,基于广度优先搜索算法将文字核心区域扩展为伪文本连通区域,获得伪文本行连通区域,通过去掉其中的非文字区域来获得伪文本行,利用有效的断裂笔画行归属方法获得最终的文本行。实验结果表明,所提方法取得了较好的文本行切分结果,有效解决了文本行之间的重叠、部分行黏连以及笔画断裂等藏文古籍文本行切分的问题。     

基于HMM的分类器在联机手写藏文识别中的应用

为了解决联机手写藏文识别中藏文的曲线型笔划比较多,连笔情况很普遍以及相似字丁多等问题,提出了一种新的联机手写藏文识别方法:基于HMM分类器的联机手写藏文识别的方法.设计了三种不同的HMM分类器进行藏文字丁识别,实验结果表明,基于HMM分类器的联机手写藏文识别具有较高地识别率,前十位识别率可达93.9012%.     

藏文从格助词“■”的识别算法研究

藏文格是藏文语法中不可缺少的基础性知识,也有着极其广泛的实际应用价值。但是计算机自动处理藏文第五格方面的研究还不够深入。机器自动识别格并分类在句法分析、机器翻译等藏文信息处理方面有着一定的作用。因此,文章对从格助词中的"■"的用法分类进行深入的研究,建立了从格助词"■"的知识库,在此基础上提出了计算机自动识别和分类藏文从格助词"■"的算法。     

嵌入式实时系统的文字快速渲染与处理方法

对于嵌入式系统文字显示问题,在实时绘制大批量文字时,如果系统性能及存储空间有限,文字显示的效率问题会更加突出。因此,文章提出一种嵌入式实时系统文字快速渲染与处理方法。基于TrueType矢量字体库和FreeType字体引擎,定制常用文字并生成矢量位图。然后,通过OpenGL将矢量位图转换为纹理缓存进行文字绘制,优化纹理缓存更新算法,采用此算法对生成的纹理进行更新和维护,从而提高文字渲染与显示效率。最终,通过图形图像处理软件在计算机中显示出文字。采用此方法不仅提高文字快速渲染的效率,同时也节省运行和存储空间,为嵌入式实时系统的大批量文字绘制与显示,提供一种快速渲染与处理方法。     

基于小波分析及KNN的民族文字分类方法

提出一种基于小波分析的少数民族文字文字分类识别方法.该方法采用多辨识小波分解,从而获得小波能量和小波能量比例分布的特征描述,结合少数民族文字文本图片的纹理特征,选择加权KNN分类器.实验证明:该识别方法对藏文、西双版纳傣文、纳西象形文、维吾尔文、德宏傣文和彝文6种常用的少数民族文字及汉字、英语共8种文字的分类测试达到96%的识别效果.     

面向OSD选单文字分割算法的研究

针对现有的自动化OSD选单图像文字分割存在亮度不均匀、图形噪声等问题,提出了一种面向OSD选单的文字分割算法,首先结合顶帽变换和改进的双阈值Otsu法对图像进行光照校正和图像二值化;通过垂直投影分析和Canny算子边缘检测法去除图形噪声,结合二分法和投影法解决文字黏合问题,最终达到OSD选单文字分割的目的.实验结果表明,提出的算法能够解决OSD选单亮度不均匀和图形噪声的问题,文字分割正确率达到88％以上,比传统投影法的正确率提高了67％.     

雪域高原的空灵 无比传真唱片新作《丹巴旺姆》

西藏民歌是流传于西藏各地的民歌小调,早在西藏文字出现以前,作为口头文学的民族形式已经在群众中广泛流传。藏文产生和运用后,不仅促进了藏民族社会的进步和文化发展,民歌也因此被文人充分采用而得到丰富和发展,从发现的藏文文献来看,古代藏族人民的语言交流,常用民歌作为表达方式。     

文字数字信息的噪声处理

本文针对手写文字转换成二值字符图形后出现的噪声现象和识别方法对二值字符图形的要求,提出了一种处理字符噪声的算法。文中介绍了算法的软硬件实现,给出了实验结果。文中提出的算法不限于手写文字场合,凡属文中类型的噪声,都可用本算法处理。     

青海藏羊毛 半细羊毛纤维微结构的研究

本文通过SEM、TEM试验的方法,对青海藏羊毛、半细羊毛纤维表面鳞片、鳞片层、正副皮质区域进行了测试,并对鳞片细胞和皮质之间的细胞膜复合物进行了初步探讨。     

基于自适应免疫因子的模糊检务文字提取

为了实现准确、高效地从模糊的检务图像中提取文字目标,本文针对多种不同类型 的模糊检务图像,基于人工免疫原理,利用免疫因子的相关理念结合自适应滤波算法提出一 种自适应免疫算法。该算法首先通过动态地改变滤波窗口实现自适应滤波,达到兼顾保留文 字目标细节和滤除噪声的效果,再根据模糊类型的不同设计不同的免疫因子,从而实现最大 程度地保证提取文字目标的完整性、准确性。实验结果表明,本文算法在处理同种类型的模 糊图像时,相对于其他传统算法真阳率(true positive rate,TPR)有更明显地提高;且该 算法的假阳率(false positive rate,FPR)优于其他传统算法。通过各项评价指标的分析 ,表明本文算法在模糊检务图像文字提取方面具有可行性、准确性。     

基于OpenMP的栅格数据矢量化并行算法研究2p

栅格数据矢量化算法在GIS领域具有重要的作用,为了提高栅格数据矢量化算法的转换效率,本文基于OpenMP并行计算平台设计了一种针对大型栅格数据的快速转换多个图像的并行算法,使用开源地理空间数据抽象库GDAL作为数据读写和转换的工具,针对影响并行算法性能的因素:线程数、任务调度策略,对传统按行划分的矢量化算法进行并行优化。     

基于CEMA的视频文字提取与背景修复

本文在综合分析文字提取与图像修复算法的基础上,提出了一种新的基于CEMA的视频文字提取与背景修复算法。即应用垂直、水平、对角三个方向的彩色边缘检测算子(Color Edge)检测出相应的文字边缘信息,再运用形态学(Morphology)对每个方向的边缘图像进行处理,并运用与融合(And)提取出文字区域,最后运用纹理修复算法对文字遮挡的背景进行修复。实验证明,本文的算法具备较好的文字提取及修复效果,对图像中人工添加的倾斜文字有一定的鲁棒性。