汉字字体笔画形态与情感意象的关系模型

为了揭示汉字字体形态特征与受众情感意象之间的内在关系,从视觉认知的角度出发,探索性地提出一种汉字字体笔画形态与情感意象的关系模型.首先,利用形态分析法对汉字字体笔画形态设计要素进行分析、梳理,构建字体笔画形态设计要素项目与类目表;然后,运用K均值聚类算法筛选出代表性的情感意象词汇,通过语意差分法制作调查问卷,得到各字体...     

浅谈汉字字体设计与表现

随着经济与文化水平的迅猛提升,我国与世界的交流合作正在向全方位、立体化的态势发展。汉字作为中华民族文化的载体也在社会发展过程中不断创新与完善。设计者如何在原有字体的基础上发挥自身的才智及潜能去总结各种形式法则和变化规律,创造独具特色的视觉传达风格,丰富和增强字体形式的表现力及影响力成为我们不得不思考的问题。     

基于纹理特征的汉字字体识别研究

介绍了字体识别的重要性和有待解决的问题，提出了一种利用Gabor滤波器提取版面纹理特征进行字体识别的方法，着重介绍了滤液器设计、纹理特征提取和字体识别的过程。这种方法是与内容无关的，不需要局部微细特征分析，可以解决实际版面样弱印刷质量差、变形多的问题。用于常见字体的识别，取得了较好的效果。     

浅析汉字字体的审美表情及其分类优选

字体表情自汉字诞生之初业已存在,其发展变化的助推力来源于人类从不间断的文明进程。印刷术的推广加快了字体审美表情的演变速度。当下汉字字体的结构韵律及审美表情千姿百态,与汉民族性格存在一定的映射效应。汉字字体借鉴诸多西方字体的结构特征,形态日渐丰富多样。为期达到最佳审美及实用功效,应根据字体的审美表情差异对汉字字体进行分类优选。     

多字体多字号印刷汉字识别方法的研究

本文对多体多字号印别汉字识别的方法进行了研究, 本文提出的方法是首先对不同字号印刷 汉字进行归一化处理, 再抽取汉字四周笔端数特征、改进粗外围特征、笔划穿插次数特征和投影变换特征, 然后对组合特征进行多级分类识别。实验在IBM一PC AT 微型机上进行, 结果表明, 实验系统在识别实际印别文本时识别率大于98%。     

基于认知元的认知计算

为改正已有认知计算不能准确模拟人类认知的缺陷,提出了基于认知元的认知计算。它的认知数据来源于认知元,认知计算由生成认知数据、存储认知数据、优化认知数据组成。研究发现,基于认知元的认知计算符合人类的认知规律;增加存储体容量能够改善认知计算的所有性能指标,当存储体的容量增加到足够大时,成功率及遗忘率可以达到最理想的值,但深化率和反思率却只能达到饱和值。因此,基于认知元的认知计算能够准确模拟人类的认知。     

汉字字形及汉字库存储技术研究

本文系统介绍了汉字字形技术的发展过程,对点阵字库、矢量字库、曲线轮廓字库、以及目前流行的TrueType字形技术进行了深入的阐述和比较.以常用印刷体汉字宋体字在Microsoft Windows XP系统中的字库为例,总结了汉字字库的设计和存储中的关键技术,为中文字库向嵌入式系统的移植再开发提出了一种新的思路.     

基于Fourier描述器的汉字字形生成及合成的改进算法

对基于Fourier描述器的汉字字形生成及合成算法进行了改进。通过增加重复点和线段细分,改善了汉字的重构效果,提供了汉字笔划顺序调整、笔划起点调整和跟踪方向的一致性处理算法,处理后的汉字可完全满足使用Fourier描述器合成汉字字形的三个必要条件。     

基于UCGUI库的外扩中文字库研究与实现

UCGUI是实时嵌入式系统中广泛使用的图形用户界面,但UCGUI不支持中文字符编解码。为此,提出一种支持中文字符编解码的方法。在分析UCGUI字符编解码框架基础上,修改内核代码,添加GB2312汉字编解码驱动,实现中文字符显示编解码服务。针对UCGUI中文显示时中文字库占用空间大与MCU存储空间有限的矛盾,提出一种字体驱动与字模数据分离的中文字体设计方法,包括为外扩字体设计专用驱动、字模数据存储接口及存储方法。在UCGUI仿真平台环境下的测试结果表明,该字库在UCGUI系列环境下,具有较好的可用性和通用性,可弥补UCGUI界面库在低成本嵌入式系统中难以实现中文显示的缺陷。     

基于X窗口系统的中文TrueType字体应用研究

X窗口中的中文字体服务存在很多缺陷,与Windows操作系统中的字体服务相比缺少灵活性和高效性。该文讨论在X窗口系统中中文TrueType字体的应用问题,介绍X窗口系统,探讨TrueType字体及光栅转换过程的原理,给出一种中文TrueType字体在X窗口中的实现方法,并以RedHat Linux 9.0系统为例,说明了中文TrueType字体的安装方法及程序开发中的字体调用方法。     

基于篇章字体导引的单字符字体识别

字体识别是印刷文档识别重构的重要组成部分,是目前识别技术的一个难题。以印刷文档的单体单字高识别率为基础,论文提出了一种基于篇章字体导引的汉字单字符字体识别方法,结合字体排版的规律性,使得字体识别速度和精度大大提高。以常用报纸、杂志正文文本为样本进行实验,字体识别率达到了99%。     

方正V型卡曲线汉字实现技术

曲线轮廓汉字的优越性已越来越受到广大用户的认同。本文概述了分析方正Ｖ型卡曲线汉字技术的方法。     

面向视听跨媒体检索的神经认知计算模型研究

跨媒体语义映射和跨媒体语义检索是跨媒体搜索引擎的核心技术问题。对视听神经认知的功能、层次和结构进行了分析,借鉴深度信念网络和时空层次记忆模型的设计思想,建立了一种仿脑的面向视听跨媒体应用的神经认知计算模型。依据神经系统的信息处理机制和认知理论的功能架构来设计可计算模型,系统地讨论了皮层柱的视听信息整合机制和协同认知的处理流程。本模型可为解决跨媒体语义映射和跨媒体语义检索的相关应用提供借鉴和参考,对实现非冯·诺依曼结构的仿脑认知计算进行了一次有意义的探索。     

基于属性粒计算的认知模型研究

属性粒计算可模拟人脑的粒化、组织和因果等认知功能,但推理过程缺乏一种形式化机制。Petri网具有的异步、并发和不确定性等特征与人脑思维过程中的某些认知活动类似。基于属性粒计算的基本概念和逻辑计算规则对Petri网进行了基于定性映射的适当扩充,使得Petri网以属性粒计算的形式在知识表示、知识推理、学习模式和记忆模式等方面初步体现出一个认知系统所需要具备的一些基本元素特征。这种方法能够在一定程度上体现具有不确定性识别和判断的思维认知过程,为研究Petri网应用于模拟人类的高级智能、形象思维能力提供了一种新的思路。     

深度学习认知计算综述

随着大数据和智能时代的到来,机器学习的研究重心已开始从感知领域转移到认知计算（Cognitive computing,CC）领域,如何提升对大规模数据的认知能力已成为智能科学与技术的一大研究热点,最近的深度学习有望开启大数据认知计算领域的研究新热潮.本文总结了近年来大数据环境下基于深度学习的认知计算研究进展,分别从深度学习数据表示、认知模型、深度学习并行计算及其应用等方面进行了前沿概况、比较和分析,对面向大数据的深度学习认知计算的挑战和发展趋势进行了总结、思考与展望.