基于蚁群算法的现代藏文字符轮廓提取技术研究

由于对字符提取骨架往往会失去受污损部位的重要信息,因此本文提出了一种基于蚁群算法的现代藏文字符轮廓提取算法,旨在用字符的轮廓线代替骨架线来表征字符。本算法用于印刷体藏文轮廓提取,取得了良好的效果,避免了传统细化算法造成的畸变,提高了轮廓提取的抗干扰能力,并且减小了计算量,加快了特征提取的速度。     

基于笔段结构的手写体数字字符笔迹顺序信息重构

提出基于笔段结构的手写体数字字符笔迹信息重构方法.首先采用改进的特征点提取算法,准确快速地从骨骼图像提取完整的特征点集合,从而保证了可靠的字符笔段结构恢复,并根据笔段结构图构建笔段关系图.在本文基于笔段的笔迹重构方法中,笔迹重构实质上就是笔段的排序问题.将笔迹重构视为一个全局最优问题,采用总体方向变化最小路径重构书写笔迹.该问题通过搜寻最小代价Hamilton路径来解决,等同于解所构建图中的旅行售货郎问题.在UCI测试集上的实验表明,本文方法对于手写体数字字符的笔迹重构是有效的.     

一种女书手写字符规范字形自动生成方法

中国女书是具有鲜明民族特色的文字,目前国内还没有公认的女书规范字库。针对手写体文字规范化字体生成过程多采用人工修正方式、效率低下的现状,该文设计了一种女书手写字符规范字自动生成方法。基于手写文字样本,提取其单像素骨架,并结合字符轮廓信息进行骨架畸变点校正;然后提取骨架特征点和笔段,根据笔段连通性和交角情况建立笔段关联矩阵;基于笔段关联矩阵由笔段恢复笔画,获取笔画路径关键点序列;最后基于三次Bezier曲线重绘字符笔画并均匀加粗,形成笔画粗细一致、平滑无毛刺、无畸变的规范字体。实验结果表明,该方法自动便捷,效果良好,效率优于人工方式,经改进后可以推广到其他手写字符的规范化过程。     

一种动态的汉字笔段提取方法

提出了一种笔段提取新方法,充分利用了撇笔段和捺笔段的轮廓规律,在提取笔段过程中动态改变寻找方向,使提取正确率进一步提高。实验证明了算法的有效性,与传统笔段提取算法相比,正确率由99.3%提高到99.8%以上,为汉字识别创造了更有利的条件。     

基于笔划特征的手写体汉字字符识别

本文提出了一种利用笔划提取骨架结构特征的手写体汉字字符识别方法。首先,以二进制字符模式的直线长度来决定笔划的方向,根据其方向和它们相互关系,将笔划分为笔划段和分叉段,然后提取笔划的骨架,亦称之为骨架段,在提取了所有的轮廓段后,对分叉段进行处理,找到分叉点和分叉角。轮廓段和分叉段在分叉点处相连,这样所有相连的骨架段构成了字符的骨架,根据提取的轮廓和分叉点,我们可以得到用于识别的基本笔划和笔划方向图。     

藏文字符的向量模型及构件特征分析

藏文字属性分析是藏文信息处理的一项基础性工作,对藏文信息处理的研究和藏语文教学具有重要的参考价值及指导意义。藏文字是一种特殊的拼音文字,由1～7个基本构件横向和纵向拼接而成。因而藏文字符的属性包括其组成的构件及其构件的位置特征,以及藏文字的使用频度、结构、字长等属性特征。该文通过分析藏文字的结构,分别建立了藏文字及藏文字符串的向量模型VMTT、VMTS和藏文字符串的稀疏域模型SLM,并在向量模型和稀疏域模型上研究了藏文字符的构件特征。     

结合HOG特征的车牌识别方法

针对路边停车的智能化管理程度较低的问题,以现行标准为依据,对车牌识别面临的问题进行分析.根据所捕获图像的特点,通过高斯滤波、顶帽运算、Otsu算法进行图像预处理,消除噪点,完成背景提取和图像二值化.运用闭运算结合车牌的外形特征完成车牌识别.结合投影法、字符间隔及尺寸的测定和轮廓分析法完成字符分割.最后,提取字符图片的HOG特征,设计了一个基于SVM的字符分类器,实现了一个准确率高、适应性强的车牌识别系统.     

书面藏语排序的数学模型及算法

针对中国国家标准及ISO藏文编码字符集提出书面藏语字词的排序涉及藏字结构序、构造级和字符序概念，是不同于中文、英文序性而性质独特的一种排序，文章详尽分析了藏字字形、结构形态、传统字符顺序以及藏字字长和层高等特征，构建出藏语排序的数学模型，然后依据模型要求为每类藏文符号进行数字赋值，通过算法逐步确定字符位置并识别字符，最后按照抽取字符的对应数值组合排序，完成了藏语字词的排序，该模型现已在Windows平台上实现。     

基于骨架点分布规律的汉字笔段提取算法

提出了一种提取汉字笔段的新方法。从形态学骨架算法生成的骨架点出发,通过分析骨架点的半径分布及不同半径骨架点的位置,发现了笔段提取中产生的毛刺和畸变与骨架点半径之间的规律,进而以此规律为基础提出了一种克服毛刺和畸变的汉字笔段提取方法,最后给出了手写体和印刷体汉字笔段提取的实验结果。实验表明,该方法是行之有效的。     

车牌字符多特征提取与BP神经网络的识别算法

在车牌图像字符识别问题的研究中,针对大部分单个特征提取方法在车牌字符识别上的局限性,提出一种车牌字符多特征提取与BP神经网络识别的算法.对车牌字符图像进行预处理后,提取字母和数字字符直线特征,字符笔画点特征,环数特征以及环面积特征,作为字母与数字字符的四类特征.因汉字结构复杂与笔画多,采用13点来提取汉字特征,提取的特征输入到网络进行学习和识别.针对BP神经网络算法的不足,采用附加动量法和自适应学习速率对其改进.MATLAB仿真结果表明改进算法能够有效的提高车牌字符的识别率,识别率达到了98.5％.     

A novel stroke-based feature extraction for handwritten Chinese character recognition

A stroke-based approach to extract skeletons and structural features for handwritten Chinese character recognition is proposed. We first determine stroke directions based on the directional run-length information of binary character patterns. According to the stroke directions and their adjacent relationships, we split strokes into stroke and fork segments, and then extract the skeletons of the stroke segments called skeleton segments. After all skeleton segments are extracted, fork segments are processed to find the fork points and fork degrees. Skeleton segments that touch a fork segment are connected at the fork point, and all connected skeleton segments form the character skeleton. According to the extracted skeletons and fork points, we can extract primitive strokes and stroke direction maps for recognition. A simple classifier based on the stroke direction map is presented to recognize regular and rotated characters to verify the ability of the proposed feature extraction for handwritten Chinese character recognition. Several experiments are carried out, and the experimental results show that the proposed approach can easily and effectively extract skeletons and structural features, and works well for handwritten Chinese character recognition.     

Off-line handwritten Korean character recognition based on stroke extraction and representation

In this paper, we propose an off-line recognition method for handwritten Korean characters based on stroke extraction and representation. To recognize handwritten Korean characters, it is required to extract strokes and stroke sequence to describe an input of two-dimensional character as one-dimensional representation. We define 28 primitive strokes to represent characters and introduce 300 stroke separation rules to extract proper strokes from Korean characters. To find a stroke sequence, we use stroke code and stroke relationship between consecutive strokes. The input characters are recognized by using character recognition trees. The proposed method has been tested for the most frequently used 1000 characters by 400 different writers and showed recognition rate of 94.3%.     

藏文字笔画编码排序的设想

藏文字符排序将被广泛应用于藏文文字信息处理的各个方面,包括字、词典的排序、系统软件和其他应用软件.试图对藏文的书写笔画排序规则做出较为正确、合理的归纳和富有逻辑性的描述,目的是为了找到一种在计算机里自动实现藏文笔画排序的算法模型,并打破了藏文字符仅依赖于音节部首结构排序的传统思维定式和框架.     

车辆牌照上英文和数字字符的结构特征分析及提取

为了研制高性能的车辆牌照自动识别系统，在详细分析车辆牌照上英文和数字字符结构特点的基础上，选择字符图象中的闭合曲线作为其整体特征，将笔画端点，三叉点和四叉点作为其细节特征，同时将笔画中的拐角点作为其辅助结构特征，三者可分别用于字符的粗分类，细分类和相似字符区分，进而提基于图论和细节点特征的闭合曲线检测算法以及基于二值图象外边缘轮廓线的笔画拐角点检测算法，将上述结构特征用于车辆牌照上英文和数字字符识别，测得识别率达96％，用PⅢ550计算机完成结构特征抽取和字符识别所用时间约20ms／字符，表明这些结构特征适用于车辆牌照上英文和数字字符的快速识别。     

汉字笔段形成规律及其提取方法

该文从点阵图像行(列)连通像素段出发，研究汉字图像的笔段构成，发现汉字点阵图像仅由阶梯型笔段和平行长笔段两种类型的笔段构成，并归纳出阶梯型笔段和平行长笔段的形成规律．以笔段形成规律为基础提出了汉字笔段的提取方法，该方法将像素级汉字图像转变为以笔段为单位的图像，有利于汉字识别、汉字细化及汉字字体的自动生成．最后该文给出了印刷体和手写体汉字笔段提取的实验结果．     

基于形状分割的手写汉字笔划提取方法

笔迹鉴别的目的是区分不同的书写者,而笔划提取是笔迹鉴别的基础。本文提出了一种用于笔迹鉴别的手写汉字笔划提取算法,该算法定义了凹凸点与四种基本笔划相交类型的对应关系,通过字符图像轮廓上的凹凸点检测来确定笔划相交区域和相交类型;接着,在各个相交区域上,根据其笔划相交类型进行形状分割;最后,用对笔划轮廓两侧对应点进行跟踪的方法来进行细化。我们将该算法与基于细化和基于段化的笔划提取算法进行比较,实验结果表明,该提取算法具有比较高的准确率和有效性,因此本文提出的基于形状分割的手写汉字笔划提取方法具有较高的可操作性和实用价值。     

基于过程神经元的手写体汉字仿人识别研究

为有效地获取脱机手写体汉字笔划信息,采用过程神经元网络提取手写体汉字基本笔段,分析各类笔段间的拓扑性质,并将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的六种汉字笔划类型在不同位置组成的几何图形.模仿人类汉字形码输入法,统计具有冗余容错形状的笔划类型和相合相交点的数量和位置,建立手写体汉字多维特征知识数据结构表,通过对比和判断仿人容错地识别手写体汉字.对SCUT-IRAC手写体汉字库中汉字进行了实验仿真,该方法具有较强的"认知"手写体汉字的能力.     

基于统计模型的书法笔画轮廓恢复*

获取书法汉字笔画的完整轮廓是进行计算机书法模拟和创作的重要前提,而笔画间的相互覆盖使得获取的笔画轮廓不完整。结合一个已有的统计模型,提出了一种新的笔画轮廓恢复方法。该方法通过建立轮廓模型、统计学习相似笔画来实现有缺失笔画轮廓的恢复。其主要过程包括笔画轮廓建模、建立并训练统计模型、运用统计模型恢复轮廓。实验表明该方法既有广泛的适应性又呈现良好的效果。