基于主动轮廓模型的啤酒瓶凸性字符提取和识别方法

本文提出了一种用计算机自动提取啤酒瓶字符并进行识别的方法,代替手工操作,有效地降低了成本和提高了效率．该方法首先采用线阵CCD得到啤酒瓶字符的图像,接下来对图像进行预处理,然后用一种改进的主动轮廓模型提取出啤酒瓶上的凸性字符,最后用多层BP神经网络对字符进行识别,就可确定是否含有“B”字和是否在使用期内．实验结果表明,该方法能有效地提取啤酒瓶上的字符并识别出“B”和日期,简单可行,分拣正确率达到了95%以上．     

基于几何特征的IC芯片字符分割与识别方法

针对IC芯片字符的分割与识别问题,提出了一种基于字符几何特征的分割方法和一种基于字符最小外接圆的归一化与重定位方法,使用基于像素差分的模板匹配完成识别。首先,对芯片图像进行直方图均衡化处理,并利用辅助圆进行中线定位和图像校正,定位得到ROI区域并进行均值二值化处理。随后,对二值化ROI图像进行字符分割,以字符的几何特征作为判断条件,从而完成了对缺陷字符的正确分割。之后,对单字符图像提取最大轮廓,利用其轮廓的最小外接圆进行字符的归一化与重定位。最后,对归一化的字符进行差分识别。通过采集4种芯片样本进行实验,结果表明,该方法能够实现芯片字符的准确分割,对于缺陷字符的分割准确率达90%;能够快速精准地识别芯片字符,单字符平均识别时间为4.6 ms,识别准确率达到99.4%。     

啤酒瓶字符的圆周投影特征提取与识别

针对已分割完成的啤酒瓶凸性字符,提出了一种基于圆周投影变换的图像特征提取方法。以质心为极点将笛卡尔坐标系变换为极坐标系,进行圆周投影计算,将二维的字符图像变换为一维投影。利用小波变换（WT）和离散余弦变换（DCT）,提取不同字符的有效特征。通过相同、相似字符特征提取实验,表明该方法具有较好的抗噪声能力和分类性能。     

一类特殊印刷体字符的分割和识别方法

针对一类工业场景下印刷体字符的特点．本文提出了一种基于方波参数求取进行字符分割的方法。首先．给定待分割字符串区域的二值化图像，预估字符串起始位置、字符宽度和字符间距，并作为基表参数生成单位方波函数．将方波函数以象素为单位离散化后看成一行向量、图像垂直扫描投影成一列向量，然后进行内积运算．在给定参数区间范围内搜索使得内积最大的一组作为精确分割参数；然后采用一种基于相似度匹配的字符识别方法完成字符识别。实验结果表明．该方法取得了满意的分割识别效果。     

基于改进FCM聚类算法的维吾尔文字图像分割

研究维吾尔文字图像分割问题,针对传统的FCM聚类算法对维吾尔文字符图像分割时相邻域的信息未能考虑,故容易造成其对维吾尔文字符图像分割时的缺陷和干扰问题,为解决上述问题,提出了一种改进型FCM聚类算法的维吾尔文字符图像分割的方法。首先通过多尺度图像锥建立了其聚类算法,减少维吾尔文字符图像分割时的数据大小,进而一步降低了维吾尔文字符图像分割本身的计算量,然后通过空间信息的引入,使干扰噪声信息被屏蔽,从而提高维吾尔文字图像聚类分割的抗干扰能力。仿真结果表明,算法更容易提高维吾尔文字图像分割效果,准确分割出维吾尔文字区域,提高了识别精度,优于一般的FCM聚类算法。     

质量退化的车牌字符分割方法

提出一种车牌字符分割方法．首先，进行光照不均校正、对比度增强和倾斜校正；其次，对字符外轮廓垂直距离采用尺度自适应三次B样条小波变换进行字符的粗分割；最后，应用基于目标占有率模板匹配的字符识别反馈进行字符的精分割．实验结果表明，文中方法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能．     

基于ARM Cortex-A9字符识别系统设计

本文搭建了以ARM Cortex-A9为核心的嵌入式字符分割识别处理平台,研究了在Linux操作系统中交叉编译OpenCV、Qt、BootLoader,并移植相关驱动到嵌入式平台的方法;基于经典算法使用OpenCV库函数实现了图像字符的分割和识别处理;最后,在嵌入式平台上移植了开发程序并进行了实验．结果表明,该系统能对图像字符进行很好的分割和识别．     

基于数学形态学边缘检测的车牌字符分割算法

汽车牌照字符分割是车牌识别过程中的关键步骤,直接影响到字符识别的效果。传统的方法对车牌图像质量要求较高,且抗干扰能力较差。提出一种基于Renyi熵和数学形态学边缘检测的车牌字符投影分割算法,首先用二维Renyi熵最大阈值法对车牌图像做二值化处理,然后用形态学腐蚀运算进行边缘检测,再去除车牌边框,最后通过投影分割提取车牌字符。仿真实验表明,基于Renyi熵最大阈值法和数学形态学边缘检测车牌图像预处理使得车牌字符边缘清晰,降低了噪声的干扰,有利于进行字符投影分割。该算法分割速度快,鲁棒性好,可获得比传统方法更好的分割效果。     

一种基于前端预测识别的粘连字符分割方法

在字符识别领域,对粘连字符的识别是一个被广泛关注的技术难点,未能准确分割粘连字符是产生识别错误的主要原因之一。在总结已有方法的特点及不足的基础上,提出了基于前端预测识别来分割粘连字符的方法。首先根据粘连字符图像的特征初步确定前端字符的候选字符集,并通过验证候选字符与前端字符图像匹配的必要条件进一步对其筛选,然后使用候选字符的屏蔽码自适应地提取前端字符图像,最后由分类器对提取结果加以验证,达到分割和识别粘连字符的目的。该方法可以适应多种类型的粘连字符,准确性高,且在字符图像质量较差时具有较强的鲁棒性。     

基于字符图像分割的打印文件识别方法

针对目前的打印文件识别方法受限于样本中必须有相同字符的问题,提出一种基于字符图像分割的打印文件识别方法。通过k-means算法对字符图像进行分割,分别对不同区域提取局部二值模式纹理特征,从而消除字符结构对识别结果的影响。研究了单一区域的特征集和组合特征集的分类识别效果,实验结果表明,该方法在样本中无相同字符的情况下,能够得到较高的识别准确率。     

小说人物的分布表示及其应用研究

小说是以刻画人物为中心,通过完整的故事情节和具体的环境描写反映社会生活的一种文学体裁。对小说人物进行建模,是小说文本理解和小说文本挖掘的基础性工作。该文构建了大规模的小说语料库,抽取人物及其依存特征,提出基于skip-gram的人物向量训练方法,以人物为目标,以依存特征为上下文,基于训练出的人物向量,探索了小说人物相似度计算、小说人物聚类分析及小说人物画像等应用。实验结果表明,小说人物的分布表示有较好的应用效果。     

国外及少数民族文字对汉字体设计的启示

西方拉丁字母和日本字体的种类都远远超过我国的汉字字体,借鉴和参考其优秀的字体来设计汉字字体是一条方便而快捷的丰富汉字字体种类的途径。我国少数民族文字种类异常丰富,其字体形态和结构也独具个性,汲取这些字体中的一些特征和元素融入到汉字设计中,也是汉字字体设计的一个思路和方法。     

基于汉字原型的手写汉字识别

本文以现存三种汉字的计算机表示和两种传统的汉字结构分析方法进行评述，应用拓扑和几何的基本原理，分析了汉字结构及其制约关系，确定了四类组成汉字的基本关系，在此基础上实现了汉字原型，最后给出了汉字原型应用手写汉字识别的实例。     

多字体印刷维吾尔文字符识别系统的研究与开发

该文介绍了维吾尔文的特点及维吾尔文字符识别系统．针对维吾尔文的连体结构．重点讨论了解决过程中的技术难点．其中利用投影分离出连体段中的字母．采用边切分边识别的方法，对文本图像进行了切分．分类．提取外围特征，并通过样张的训练．使维吾尔文字符的识别获得了较满意的结果．     

汽车牌照号码识别中反色判断的新方法

根据彩色车牌的颜色特征和车牌的灰度图的几何特征，提出了一种将车牌灰度图颜色统一转换成黑底白字(或者白底黑字)的新方法。     

一种热电偶非线性校正的新方法

提出了对热电偶低温段非线性校正的一种新方法，通过对热电阻进行变换，取出电压信号，经过匹配参数及零点迁移后，将热电偶的凹曲线与热电阻的凸曲线合成、迭加，曲线被校直，效果颇佳。     

试析汉字审美之“意象”

汉字之意象审美使得汉字得以以古朴刚正而又不失妖娆的美态展现于受众眼前,文章试从汉字的结构意象、笔法意象及情感意象来剖析其审美意象,是以勾勒完整的形神兼备的汉字神韵。     

关于两个汉字部件规范的一点思考

《信息处理用GB 13000.1字符集汉字部件规范》和《现代常用字部件及部件名称规范》这两个文件对规范汉字部件具有重要意义。但在实践中,它们存在着部件过多以及没有可行的拆分规则这两个最突出的问题,其原因是规范的制定缺乏系统和深层次的思考。要从根本上解决这些问题,就必须重新审视其中的拆分规则,将拆分规则和部件制定融为一体,并立足于有利于汉字输入、汉字教学和汉字检索这三者统一的层面来完善汉字部件规范。实验证明,这样做行之有效。     

图像表示及在检索系统中的应用

目前,网上流行的过滤和搜索系统主要是依靠文本内容,很少有图像搜索系统。广义的图像搜索引擎可以输入图像,从网络中搜索类似的图像及文本内容,免去了语言的障碍。常用的技术为基于内容的图像检索（CBIR）,它是图像分析的一个的重要研究领域,也是目前搜索引擎技术的难点。造成图像分析与检索困难的原因是目前还没有标准的描述图像的方法,众所周知,图像相对于文本理解起来更为复杂,表达的信息也更为丰富。本文阐述了一种基于标题、颜色、形状等多种特征的图像信息表示方法,并利用文本分析、颜色直方图的颜色特征提取、图像边缘检测实现了对图片信息的展示与检索功能。     

藏文字形结构分布研究

字是语言文字的基本组成单位,字形结构统计研究是自然语言处理的基础,为字属性分析、输入法设计、排序、语音合成和字符信息熵研究等提供理论依据。该文通过分析藏文字形结构的特征,对藏文字的字形结构分成独体字和合体字,合体字按其构件的结构位和所含构件数进行分类。设计了藏文字形结构统计系统模型和算法,从约含8 500万藏文字的450M语料中对藏文字形结构进行统计,建立了藏文字形结构分布统计表,并对统计结果进行了分析。