基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法

借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像汉字笔段信息,进行笔段合成,生成汉字或汉字的基本笔划。仿真实验结果表明,这种方法提高了图像汉字笔划特征提取的准确率和稳定性,对于印刷体和书写较规范的手写体图像汉字具有极高的识别率。     

汉字智能造字的理论和方法研究

针对现行的汉字字库方式不足的问题,提出了开展汉字智能造字和采用智能造字方式取代字库方式的研究.运用拓扑知识描述了汉字结构的数学表示和可以从汉字中挑选汉字基元的理论,为用汉字基元来拼合造字提供数学理论上的依据.运用层次分析法研究如何从汉字中挑选汉字基元的问题,并给出汉字智能造字的方法和数学模型,从理论上解决了汉字由基元通过结构来智能拼合的问题.智能造字实验结果表明了汉字智能造字理论的准确性和汉字造字的可操作性.     

基于笔划宽度提取的手写体汉字归一化方法

手写体汉字书写变形是手写体汉字识别预处理阶段的重要问题之一。为了有效地改善手写体汉字变形并识别手写体汉字,提出了手写体汉字笔划宽度提取,以及基于提取出的笔划宽度的手写体汉字归一化的方法。用上述方法在计算机上进行仿真实验,实验结果表明,手写体汉字归一化的方法既能保证原手写体汉字的形状结构特征不变,并可有效地改善手写体汉字变形差异。     

基于候选特征笔画和多类阈值的手写汉字切分

通过分析汉字的常见结构,鉴于汉字与汉字之间的距离和构成汉字的部件之间的距离的显著差异性,提出一种基于候选特征笔画和多类阈值的手写汉字切分方法.首先从构成手写汉字的笔画集合中提取候选特征笔画,根据候选特征笔画将手写汉字预切分,然后利用基于间距阈值的部件组合规则对过切分的汉字部件进行组合,最后采用基于单字宽度阈值的粘连汉字判断规则搜索粘连汉字,对粘连汉字进行递归切分.实验表明,该方法对连续手写汉字的切分准确率较高,具有一定的实用性.     

基于神经网络的手写体汉字识别实验系统

基于神经网络的手写体汉字识别是将汉字点阵图形转换成电信号,然后输入给数字信号处理器或计算机进行 处理,依据一定的分类算法在众多汉字字符中找出和它相互匹配的汉字字符。本文阐述了手写体汉字识别实验系统的设计目 标,分析了手写体汉字的预处理及其原理,详细介绍了手写汉字的特征提取。     

基于自组织神经网络的汉字识别模拟研究

汉字识别是汉语、汉字认知研究的一个重要研究领域。该文提出了一个基于多层自组织神经网络的模型,从汉字字形聚类及汉字部件拆分的角度,对基于汉字认知的汉字识别过程进行了初步的探索。模拟研究结果表明,模型通过学习能够识别出汉字的结构类型和部件,发现汉字识别中的规律,在一定程度上模拟了汉字的识别。     

一种基于云端信息保护的汉字计算模型

提出了一种基于信息内容保护的信息安全模型。该模型利用将汉字笔画抽象为有向图的方法,设计了汉字笔画图抽象的具体方案,实现了对汉字字形结构的动态描述;建立了动态汉字字形描述库,设计了汉字字形的生成算法,实现了汉字字形的Web存储和特征字形的客户端输出。所提模型为汉字信息的云端存储和云端数据安全性保护提供了一种解决方案,不仅有助于汉字信息的安全保护,而且有助于汉字认知计算、语义计算等深度汉字信息计算。     

汉字输入法类的设计与实现

本文指出了汉字输入法实现技术不足, 提出了一种全新的汉字输入法与汉字平台脱离的松散连接的结构休系, 给出了用面向对象技术来实现汉字输入法类的方法, 描述了汉字输入法类的结构, 简要说明了它的用法, 最后给出了一个用汉字输入法类实现汉字输入法对象的实例。     

汉字图像的视觉重心点提取算法研究

结合视觉特征与力矩平衡理论,提出一种基于汉字图像的视觉重心点提取算法。算法详细分析视觉重心与汉字字形的关系,并给出一种汉字图像视觉重心点的提取方法。为了保证阅读的流畅和舒适,利用视觉关注模型提取汉字图像的视觉特征;为了改善检验汉字字库的质量,利用力矩平衡理论保证汉字重心的平稳。实验结果表明:该算法不仅提取了汉字的视觉焦点,而且保证了汉字重心的平稳,有助于提高汉字字库的检验质量。     

识别手写汉字的基元模糊关系法

手写汉字中笔划、部件及其位置关系均产生较大变化,这种变化是引起手写汉字特征不稳定的主要因素。为了减小上述不利影响,使手写汉字特征的描述趋于稳定,文章给出了一种基于汉字基元之间的模糊关系识别手写汉字的方法,用汉字基元之间的模糊关系来描述汉字的结构,其优点:一是对汉字基元之间相对位置的变化有较强的适应性,二是不需要对一个汉字中的各个基元在二维平面内进行复杂地排序,汉字的结构可以简化为一个基元模糊关系的集合。     

简单提取输入法的汉字库

汉字学习需要丰富的汉字和汉字词汇,而中文输入法码表文件中就有雄厚的字词资源.介绍从码表文件中抽丝剥茧地取出汉字和汉字词汇的方法.     

利用投影特征高速识别车牌中的汉字

基于在车牌中使用的汉字固定,且数量很少,其中的汉字字体均有国家标准确认等特点,该文提出了一种根据汉字的投影特征来识别车牌中的汉字的方法,它利用汉字图像投影图,找出汉字笔画数量、结构,以及其中长竖线长横线的数量等特征,用这些特征有效、高速地识别车牌中的汉字。     

汉字数学表达式开发平台的设计与实现

汉字数学表达式理论弥补了汉字内码中包含信息量不足的缺点,使计算机以比汉字更细粒度的汉字部件为基本单元来处理汉字成为可能;基于汉字数学表达式原理,设计并实现了汉字数学表达式开发平台;该平台可以应用在很多领域,作为一个应用实例,开发了一个基于汉字数学表达式平台的文本数字水印系统。     

基于汉字笔画的汉字排序

目前常用的音序汉字序列并不符合中国人对汉字排序的观念,能够反应汉字特征的是汉字的笔画.结合汉字的重编码与汉字笔画排序规则,提出在计算机上实现汉字按笔画序规则排序的方法,根据重编码和内码的性质,在第一次排序结果的基础上再进行一次排序,使得排序搜索速度得到有效提高.     

基于过程神经网络的手写体汉字识别方法研究

分析手写体汉字各类基本笔画间的拓扑关系,将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的多种汉字笔画类型在不同位置组成的几何图形。采用过程神经元网络提取手写体汉字各类型笔形,统计各类型笔形和相交点的数量,从而建立手写体汉字特征知识的数据结构表。对SCUT IRAC手写体汉字库中汉字进行了实验仿真,该方法大大降低了脱机手写体汉字识别的难度,有较高的汉字识别率。     

无监督图像翻译的个性化手写汉字生成方法

由于汉字拥有大量的字符,大多数对汉字的研究主要集中在汉字的识别和分类问题上,对于生成汉字的研究较少,尤其是在没有大量配对的汉字数据集的情况下.该模型使用内容和风格样式都不匹配的汉字数据集,将生成个性化手写汉字的过程公式化为一个从现有的标准印刷字体到个性化手写汉字样式映射的问题.在基于无监督学习的图像翻译模型的基础上,利...     

汉字资源在海报设计中的应用

作为汉字,我们开始关注其文字以外的价值——汉字在视觉设计中的资源价值。文章分为两点,一是对汉字资源概念的论述,包括基本含义,汉字资源的特点和传播途径。二是寻找汉字资源与海报设计的关系、表现手法及艺术转换。通过对汉字转换的实验与应用研究,为海报设计提供有效的汉字资源。     

汉字模糊有穷自动机的研究

汉字的计算机输入是中文信息处理的关键问题之一,而汉字计算机输入的数学模型对汉字的计算机输入的研究有重要的意义.对汉字输入数学模型的分类进行了研究.研究了一般汉字有穷自动机,在此基础上把模糊有穷自动机的概念引入输入模型,并给出汉字模糊有穷自动机的概念.新的模型是以前给出的汉字自动机模型的推广,较之以前的数学模型,能刻画出汉字智能输入、词句输入,表达能力进一步增强,为汉字的智能处理提供了数学模型.     

传统汉字图形化设计探析

汉字设计是平面设计的重要组成部分,汉字图形化是汉字设计的一种形式。我国传统的汉字图形化设计几乎与汉字有着同样悠久的发展历史。传统汉字图形化的题材和手法多种多样,应用形式也丰富多彩,为现代汉字设计承载中国文化精神提供了传统依据。本文重点对我国传统的文字图形化形式进行分析和总结,希望为当今设计者带来新的启示。     

论汉字内码与汉字数据类型

汉字化是NLS（National Language Support）潮流中的重要组成部分。汉字化的中心任务是以汉字内码为基础, 树立汉字数据类型。本文提出了理想汉字内码的若干特征, 并以此为基础，对主要的实用汉子的内码进行了分析比较, 进而阐明了汉字内码与汉字数据类型的区别与联系, 指出了汉字数据类型与相应操作的匹配问题。 作者认为汉字内码的研究与规范化是当前汉字化的瓶颈问题和信息系统建立的当务之急。