基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别方法

针对现有维吾尔文笔迹特征提取方法缺乏旋转不变性导致识别存在偏转的样本效果较差,以及尺度不变特征变换(SIFT)方法用于维吾尔文笔迹鉴别存在不足的问题,提出一种基于特征融合、具有旋转不变性的鉴别方法。该方法首先提取笔迹图像的SIFT特征,再计算局部窗口特征,并将两者融合对旋转角度不同的笔迹样本进行鉴别。实验证明,该方法能有效克服笔迹样本旋转对识别率造成的影响,是一种简单、实用、识别率较高的维吾尔文笔迹鉴别方法。     

基于多方向特征融合的维吾尔文笔迹鉴别技术

在笔迹图像中格线和噪音的去除、细化等预处理基础上,结合维吾尔文笔迹结构和书写风格,提出了一种基于四维笔划方向特征的笔迹鉴别技术。为了进一步提高其鉴别率,还将方向特征与较成熟的基于倾斜度的另一种方向特征进行了融合,取得了较好的实验结果。具体实施过程中,还对比分析了不同的特征距离度量方法对鉴别率的影响,确定加权欧式距离为最佳度量方法。     

基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别

针对采用纹理方法鉴别维吾尔文不稳定的问题,提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征。所提方法从笔迹原始图像提取笔画边缘,对笔迹的边缘图像建立大量局部窗口模型,通过扫描边缘图像获取融合特征结构的概率密度分布,使用多种距离公式计算概率密度向量间的距离。在实验笔迹容量大小为80的笔迹库上进行实验得到的鉴别率为89.2%。所提方法能很好地刻画笔迹的局部书写变化趋势和笔画的曲向,采用概率密度分布来统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。     

维吾尔文笔迹鉴别预处理及边缘提取方法研究

笔迹鉴别是一种行为特征的识别方法,笔迹容易获取并且具有唯一性,因此,基于笔迹的身份验证在安全等领域有广阔的应用前景.笔迹鉴别可分为在线、离线两种形式,鉴别方法有文本依存和文本独立两大类.文中结合维吾尔语自身的文字特点,主要针对离线的文本无关的维吾尔文笔迹鉴别中预处理和笔迹的边缘提取技术进行细致的研究.该研究为维吾尔文计算机笔迹鉴别系统的最终实现提供了关键的技术支持,推动了少数民族语言文字笔迹鉴别自动化的进程     

基于微结构特征的维吾尔文笔迹鉴别

对离线的文本无关的笔迹鉴别进行研究,结合维吾尔文文字连写多、字形复杂等特点,采用基于概率分布函数的微结构特征笔迹鉴别,提出一种维吾尔文的笔迹鉴别方法。该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述,运用欧氏距离和Manhattan距离度量方法进行笔迹特征匹配。对120份维吾尔族学生的笔迹样本进行测试,结果表明,该方法能有效提高维吾尔文笔迹鉴别的正确率。     

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。     

一种鲁棒的离线笔迹鉴别方法

离线笔迹鉴别在司法鉴定与历史文档分析中有重要作用.当前的主要离线笔迹鉴别都是基于局部特征提取的方法, 其在笔迹检索中严重依赖于数据增强和全局编码, 在笔迹识别中需要较多的笔迹信息.针对这一问题, 本文提出一种基于统计的文档行分割与深度卷积神经网络相结合的离线笔迹鉴别方法(DLS-CNN).首先, 使用基于统计的文档行分割方法将笔迹材料分割成小的像素块; 然后, 用优化后的残差神经网络作为识别模型; 最后, 对局部特征使用取均值法进行编码.在ICDAR2013和CVL这两个标准数据集上的实验结果表明, 该方法能有效获得鲁棒的局部特征, 从而仅需要少量的笔迹信息就能取得较高的识别率, 而且不需依赖于数据增强和全局编码就能取得较好的检索效果.实验代码地址:https://github.com/shiming-chen/DLS-CNN.     

局部轮廓结构编码的笔迹鉴别

提出一种基于滑动窗口的局部轮廓结构特征的文本无关的笔迹鉴别方法。该方法利用概率分布函数对笔迹中出现的各类局部轮廓形状结构的分布进行了描述,并采用卡方距离度量方法对笔迹进行最终的相似性度量。实验结果表明,在包含240人的HIT-MW中文笔迹库上有效地提高了鉴别正确率。     

基于统计特征的维吾尔文笔迹鉴别研究

针对目前的笔迹鉴别研究只是单一针对纹理特征和概率分布密度．提出一种采用边缘方向分布特征和LBP纹理特征相融合的笔迹鉴别方法。该方法利用概率密度分布思想从边缘轮廓图像中提取边缘方向分布特征,使用直方图向量提取LBP纹理特征。并且采用几种距离公式进行相似性度量。所提方法简单可行并很好地描述了维吾尔文的书写习惯和特征,取得较好的鉴别结果。     

基于SVM和纹理的笔迹鉴别方法

针对与书写内容无关的笔迹，提出利用快速Gabor小波提取笔迹图像的整体纹理特征、用支持向量机(SVM)进行训练和识别的方法．SVM是解决两类问题的算法，而笔迹鉴别是一个多类问题，通过“一对多”的方法将多类问题转化为两类问题．在87人笔迹库上的实验结果表明，文中基于SVM和纹理的笔迹鉴别方法是有效的。     

聚类+连体段判别的维吾尔文档图像单词切分

目前针对印刷体维吾尔文档图像的切分研究主要集中在字母切分上，单词切分的文献较少，且存在着标点符号难处理，未合并被拆分书写的单词等问题，同时单词切分准确率有待进一步提高。在对文档图像进行投影处理的基础上，通过[K]均值聚类算法[（K]-means）对文本行中所有连体段之间的间隙进行聚类分析得出最佳的间隙判别阈值，然后对所有连体段进行筛选和粗略识别，并结合对间隙的阈值判别结果来确定单词的精确切分点和获取被拆分书写单词的位置信息。在选取的100张文档图像中测试时，结果表明该方法能有效去除标点符号对切分结果的影响，准确合并被拆分书写的单词，并且平均单词切分准确率保持在99%以上。     

一种基于模糊主动轮廓的鲁棒局部分割方法

针对局部分割方法对初始轮廓敏感的问题,本文提出一种基于模糊主动轮廓的鲁棒局部分割方法.该方法利用图像的局部信息,定义一种新的平均模糊能量函数.通过对演化曲线进行形态学膨胀和腐蚀运算构建窄带,并在窄带范围内求解模糊能量函数的最小值来实现局部分割.为防止演化曲线陷入局部极小值,在迭代过程中加入对比度约束判断条件,进一步提高了分割方法对初始轮廓的鲁棒性.对合成图像和医学图像的分割实验结果表明,与已有的几种局部分割方法相比,本文方法在分割精度和鲁棒性等方面都有较大提高.     

一种改进的印刷体维吾尔文投影切分方法

针对印刷体维吾尔文文字识别系统中的文字,尤其是连体段字母的切分这一难点问题,提出一种改进的投影切分方法.采用将基线区域像素点置白(像素点索引值置为255),并对其进行垂直投影,取投影值为0的间隙中间位置作为候选切线位置,根据行高度与空白间隙宽度比的统计数据均值设置阈值,以此消除误切分.实验结果证明,该方法可有效提高连体段切分的正确率.     

基于最大熵的维吾尔语句子边界识别模型

采用最大熵模型实现维吾尔语句子边界识别,该模型的训练过程不需要提供手工收集规则、词性标注及形态分析,仅使用较容易获取的单词长度和音节等特征。为确定最佳特征模板,在特征空间上组合出不同特征模板进行测试。实验结果表明,最佳特征模板具有较强的鲁棒性,召回率可达97.72%。     

联机手写维文字符切分算法研究

随着手机短信业务普及,智能手机中实现维吾尔文输入、输出已经是新疆地区1000多万少数民族用户迫切的需求。在连续输入的维吾尔文文章或单词中,切分出一个个的字母,供后续的字母识别使用,字母切分是手写输入识别的核心关键技术。手写维文字符串的分割与字符识别密切相关。采用基于识别的分割方法,系统先通过粗略的图像分析寻找所有可能的切点,在分割的过程中引入识别机制来识别分割碎片,将识别结果经过差值运算后置为每个识别对象的识别可信度,利用移动窗口法找到最佳分割路径。在分类器训练时,采用特征提取来估计分类器参数,得到了性质良好的分类器,试验表明,字符切割准确率高达97.3%。     

基于对偶方法和局部统计信息的快速图像分割

CV模型和局部二值拟合模型用于图像分割时往往只能得到局部最优解,且计算量大,分割速度慢。为此,引入一个变量,将其与已知变量组成对偶变量,并利用图像的局部统计信息,建立主动轮廓模型的对偶模型,实现图像的快速分割。针对合成图像、多目标物体图像和灰度不均匀的医学图像进行实验,结果表明,该模型能自动处理拓扑结构的变化,从而快速准确地分割图像。     

基于透视点和轮廓的粘连车辆分割方法

为解决视频车辆跟踪中经常出现的多辆车的前景粘连问题,本文提出了一种结合透视原理和车辆轮廓的粘连车辆分割方法。首先,通过分析路面场景中车道信息获取透视点,再利用透视点得到车辆的长方体透视模型,通过判断长方体模型的高宽比和长方体模型内部空缺区域的面积大小进行粘连检测,并根据粘连情况的不同选取相应的分割点搜索方法,从前往后顺序分割出粘连的车辆前景团块。实验表明,此方法对直线道路上多辆车粘连的分割有较好的准确度和适应性。     

面向维吾尔语关键词检索的等宽切词算法

该文提出了面向维吾尔语关键词检索的两种切词算法,并给出MATLAB实现的算法代码及详细说明;在同等条件下对两种算法的切词效果和关键词识别效率进行对比分析;提出两种算法的优化方法和构想。