基于连通域的快速文字图像分割算法

针对文本图像中的文字难以提取分割的问题,文章提出了一种基于连通域的算法。算法通过连通域阀值分析,将文本块联通,继而将文字成功分割。实验结果表明本算法能快速准确地分割文字。     

计算机文字录入的科学训练方法研究

随着近年来计算机的不断普及,计算机文字录入已经成为日常生活和工作中必备的一种技能,对于提高工作效率具有重要意义。虽然人们对于计算机文字录入有一定的了解,但如果没有经过科学训练,势必难以真正提升录入效率。本文通过对计算机文字录入的科学训练方法进行分析,以期更好地满足日常工作需求。     

基于智能手机语音功能的英语单词学习系统

为使英语教育软件更加适应当前社会环境,软件使用时间和地点不受约束,软件开发和使用更加简单而具有良好的拓展性,本文基于智能手机语音功能实现英文单词学习.该系统通过将英语文本转为语音,以提高学习英语单词的效率.此外本文通过建立个人账户的手段实现了存储和关联学习进度的功能.     

注意力机制在自然场景文字检测中的应用

针对目前主流的基于分割的文字检测方法中由于需要复杂的后处理过程保证检测精度,通常难以实现高检测速度的问题,提出一种应用位置注意力模块和金字塔注意力网络2种注意力机制的方法.首先用金字塔注意力网络对图像进行特征提取及语义分割;同时将位置注意力模块应用于高层特征,通过加强图像中相似物体的权重加强对文字的检测效果;最后进行简单有效的后处理,在实现较高检测准确度的前提下提高检测速度.实验结果表明,在Total-text数据集中,采用更轻量化的骨干网络时,所提方法在检测速度上优势明显;采用更深层的骨干网络时,所提方法的检测准确度领先2.0％.     

深度学习场景文本检测方法综述

自然场景文本检测对于机器理解场景等有着重要作用。近年来,随着深度学习的发展,自然场景文字检测方法也日新月异,取得了很好的检测效果。分析、总结了近年来基于深度学习的场景文字检测方法,将其归纳分类为基于回归、基于分割,以及两者混合三种类型,并对各类检测方法的优缺点进行了对比分析。介绍了场景文本检测性能指标及常用的公开数据集以及下载方式。对场景文字检测领域研究进行总结和展望,有望为深度学习场景文本检测方法提供新的研究方向。     

一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法

为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初检的文字框进行调整使其更紧凑和更完整地包含文字,主要由提取各连通笔画成分、汉字分割和文字形状逼近三部分组成。矫正文字区域和识别文字内容。实验结果表明,提出的算法在保持平均帧率为3.1 帧/s的同时,对ICDAR2015、ICDAR2017-MLT和MSRA-TD500三个多方向数据集上文本定位任务中的F-score分别达到83.5%、72.8%和81.1%;消融实验验证了算法中各模块的有效性。在ICDAR2015数据集上的检测和识别综合评估任务中的性能也验证了该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。     

投稿约定

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试论工科院校大学生的应用写作能力培养

分析了工科院校大学生应用写作能力的现状与问题,探讨了工科院校大学生应用写作能力的培养目标,提出了工科院校大学生应用写作能力的培养对策:丰富社会实践经验,提高认识水平;提高政策理论水平,注重材料积累;务实语言文字功底,规范应用表达;加强综合知识储备,提升专业意识.     

基于阈值分割和形态学的甲骨拓片文字定位方法

甲骨拓片上甲骨文字定位及分割是甲骨文识别的关键,定位的好坏将直接影响到拓片上甲骨文字的识别率。为了尽可能准确地将甲骨拓片从复杂的噪声中分离出来,首先对原始拓片进行选取合适的阈值实现对文字的粗略分割,然后运用形态学方法进行细定位。通过对《甲骨文合集》中的甲骨拓片图像实验数据进行基于阈值分割及形态学处理验证表明,该方法能够较好地实现拓片文字的定位。     

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