基于数学形态学的脱机手写体汉字识别方法

笔画特征是一种有效的脱机手写体汉字的识别特征,但是笔画细化往往会造成字体的变形,提出一种无需细化预处理的笔画特征提取方法,通过数学形态学中的腐蚀、膨胀等运算,采用不同的、具有自适应性的结构元素对汉字图像进行笔画分解,并利用弹性网格提取其方向特征,最后使用广义K L变换对特征向量的维数进行压缩,去除冗余信息。实验结果验证了本方法的有效性。     

一种基于关键词的中文文档图像检索方法

本文提出了一种基于关键词的中文文档图像检索方法,能在不经OCR(Optical Character Recognition)识别的情况下,直接利用中文字符的图像特征进行关键词检索。首先将文档图像分割成单个中文字符图像,接着对字符图像进行汉字笔画的特征数据提取,然后在特征数据间进行基于WMHD(Weighted Modified Hausdorff Distance)的相似性测量。该方法不受字号的影响,也有一定的抗字体能力,实验证明其具有较高的检索效果。     

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...     

基于图形识别的汉字笔画分类方法

提出了一种获得汉字笔画种类及其拓扑结构的新方法.通过分析TrueType字库存储的汉字字形信息,构造笔画图形并提取出笔画特征,采用统计分类和边界关键点定位相结合的方法,利用综合分类法实现了对二级6763个汉字的笔画种类和拓扑结构的基于XML的语义知识表达,可结合前端输入程序进行快速搜索和定位.为字体变形、字体自动生成、汉字知识挖掘等提供了必需的基本信息.实验表明这种方法能够准确、有效地识别汉字笔画及其拓扑结构.     

文字图像不规则干扰修复算法研究

该文针对不规则干扰导致文字图片字符识别率下降的问题,提出一种基于U型网络框架和部分卷积运算的文字图片修复模型.首先,针对常见字体的干扰问题,通过图像融合建立干扰文字图像数据库,在逐像素损失、感知损失和全变分损失的共同约束下,根据已有笔画细节对污损部分进行修复,并对污损汉字的字体形状和笔画走向的细部特征进行复原;其次,使...     

基于笔划特征的单字符汉字字体识别

在文档电子化的文本自动分析、理解和识别过程中,除了有关文档内容的字符识别外,还必须解决字体识别问题.字体识别不仅是版面分析、理解和恢复的重要依据,还有助于实现高性能字符识别系统.有别于目前基于多个字符组成的文本块的字体识别方法,本文提出了一种基于单个汉字字符的字体识别方法.在单个汉字字符上提取两类特征:笔划属性特征和笔划分布特征,分别构成两个分类器对单个汉字字符进行字体识别,并集成两个分类器的结果得到最终的识别结果.我们使用的笔划属性特征分类器是文本无关的,而笔划分布特征分类器是文本相关的,集成的分类器属于文本相关的字体识别分类器.我们在包含7种字体的样本集上进行了测试,测试结果显示基于单字的字体识别率达到94.48%.     

有限集手写汉字识别中的笔画分区矩描述特征

提出了一种笔画分区矩特征的提取方法。根据汉字笔画分布特点，利用小波变换将汉字分解为4个方向笔画分量，用分区矩分别描述4个笔画于图像，并采用K—L变换对特征进行降维处理。采用该特征对有限集手写体汉字进行识别，初步实验结果表明该方法十分有效。     

书法临摹过程的交互式动画建模方法

为了从书法汉字图像重建其动态笔画书写过程,提出一种书法临摹过程的交互式动画建模方法.首先收集几种典型的真实笔触样本,通过统计建模的方法构建一个新的毛笔笔触模型;然后借助数位板,通过书法图像交互获得汉字的笔锋运动轨迹;再结合书法经验知识计算每个笔锋轨迹点的笔触形状,得到笔触变化的时间序列,生成汉字书写动画.实验结果表明,该方法适合不同字体风格汉字的书写动画生成,能广泛地应用于涉及汉字书写动画制作的影视传媒等数字媒体应用领域.     

完全基于结构知识的汉字笔画抽取方法

从汉字结构知识出发,提出了一种从汉字图像直接抽取笔画的算法,给出了抽取横、竖、撇、捺４种笔画的完全量化的昨去除不同字体的笔画修饰噪声的规则,该方法较好地解决了各笔画的相交、相连及噪声排队等总理２,综在汉字识别及字体自动生成等汉字信息处理方面有重要作用。     

汉字的程序变体方法研究

文章通过讨论汉字的基本笔画及字体特征提出了一种基于原体的汉字程序变体方法。该方法从汉字的骨架拓扑结构及各字体笔画轮廓线的几何形状出发,建立了字体的数学描述模型、索引结构及字体成形算法,继承了字库存在方式的优点,又改变了完全靠字库变体的老方法。实验结果表明该方法不但可以实现具有实用性的字形变体,而且大量节约了存储空间。     

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．     

思维作业脑电的IMF能量熵特征提取与分类研究

提出了一种基于固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）能量熵的特征提取方法。对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）,并得到与其相对应的IMF。试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量的判别熵有明显的不同。而采用K-近邻分类器对三类脑电信号进行了分类,发现基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识别率达75%以上。     

Chinese text location under complex background using Gabor filter and SVM

For the Chinese text location under complex background, this paper presents a novel method by combining Gabor filter and support vector machine (SVM). It bases on such a fact that Chinese characters are composed of four kinds of strokes. By extracting four kinds of stroke features with Gabor filters, Chinese text location problem can be transformed into a texture classification one, which can use SVM classifier for the purpose. So, the proposed method is composed of two phases. First, Gabor filters with different scales and orientations are employed to obtain four texture images representing the stokes of Chinese text in horizontal line, top-down vertical line, left-downward slope line and short pausing stroke directions. Then, the text regions and background regions in four texture images are used to train four SVM classifiers to distinguish the texture in four directions, by integrating an SVM classification network to obtain the final classification results, according to the sum of the weights to determine whether the block is the text region. Some experiments are conducted on a large amount of typical images with different texts and different fonts. Compared with some existing methods, the proposed approach achieves better results for Chinese text location.     

基于EMD与神经网络的油膜高光谱数据特征提取

针对油膜和本底海水的光谱特征,提出了一种基于经验模态分解的高光谱数据特征提取方法,并通过BP神经网络构建分类器对油膜和本底海水进行分类识别。该方法首先利用经验模态分解把原始信号在425~2 390 nm谱段范围内分解为若干个固有模态函数(IMF\|Intrinsic Mode Function),然后计算出每一个IMF的能量,选取若干个包含主要特征信息的IMF分量的能量特征参数作为BP神经网络的输入参数来识别海洋表面油膜信息。研究结果表明,该方法能准确、有效地识别出海洋表面微薄的油膜信息。     

Outline字体结构式压缩算法及其实现

针对CJK Outline字体在存储量上存在的不足,本文提出一种结构式压缩算法。算法对CJK字体进行集合变换,得到笔划集合元素;并利用聚类算法得到模板笔划;对相似数据进行统一存储与调用。同时,本文还提出了一种基于笔划段的笔划抽取算法,从图论角度实现了集合变换。结果显示,算法取得了较好的效果,而且适用于多种字体。     

基于HHT的机翼盒段的健康监控

提出了一种基于HILBERTHUANG变换技术的结构微损伤检测方法.基于HHT方法,提取了同损伤相联系的特征量-瞬时频率变化量和瞬时能量变化量.给出了结构损伤前后瞬时频率的变化情况,根据结构损伤前后瞬时频率的变化量,可以判断结构发生了一定程度的损伤.最后研究了结构损伤前后瞬时能量的变换情况,并讨论了瞬时能量变化最大值与结构损伤程度之间的关系.结果表明,结构原始响应信号经过HHT变换后得到的瞬时能量变化最大值与结构损伤程度有一定的规律可寻.     

使用径迹点集描述的汉字由"楷"变"行"研究

为更高效地支持个性化字库的制作或生成，提出一种使用径迹点集描述的汉字由“楷”直接变“行”的方法。参考楷书与行书的异同，使用径迹点集计算楷体字的笔画、部件及其相互关系，以判断、生成一般的笔画间游丝为基础（基础游丝），辅之以特殊笔画及部件的游丝和变形。实验结果表明，在保持用户原楷体书写风格的原则下，“楷”变“行”方法，可以支持实现个性化行书字体的生成。     

应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障

横向减振器是转向架的关键部件,其作用是衰减车体与转向架间的振动,其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化,为了能对其进行性能监测和故障诊断,提出一种基于EMD排列组合熵和ReliefF的特征分析方法。先对预处理过的信号进行EMD分解,后对得到的若干个包含主要故障信息的本征模式函数求解熵值,最后用ReliefF对6阶本征模式函数熵值构成的特征矢量进行优化降维,对降维后的特征用支持向量机对四种工况进行分类识别。实验结果表明,对运行速度200 km/h及以上时的平均识别率可以达到96%以上。