维、汉、英混排电子印章的关键技术与实现

目前的电子印章生成系统仅局限于中文、英文电子印章的生成。论文简要介绍了电子印章发展的情况和维吾尔文字的特点。根据中文、英文、维吾尔文各自的书写规则,结合图形学、图像编码的基础知识,分别对中、英文和维吾尔文如何应用于电子印章中,提出了旋转、平移、变换、自动选型等关键技术和相应的实现算法,并对其进行了误差分析。应用文中思想的印章图像生成模块,已通过第三方测试,以DLL的方式应用于实际系统。     

维吾尔文OpenType字库设计与实现

维吾尔文字编辑方向与汉、英文编辑方向相反,字符变形、连笔复杂,OpenType字形技术的出现使维吾尔文字计算机处理看到了新的契机。本文在研究了OpenType字形技术的基础上,结合维吾尔文字结构特征及语法特征,提炼出维吾尔文字组合规律及变形显现替换规则,通过OpenType脚本描述维吾尔文文字属性,利用字模编辑软件与脚本编辑软件生成维吾尔文OpenType字库。     

基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别方法

针对现有维吾尔文笔迹特征提取方法缺乏旋转不变性导致识别存在偏转的样本效果较差,以及尺度不变特征变换(SIFT)方法用于维吾尔文笔迹鉴别存在不足的问题,提出一种基于特征融合、具有旋转不变性的鉴别方法。该方法首先提取笔迹图像的SIFT特征,再计算局部窗口特征,并将两者融合对旋转角度不同的笔迹样本进行鉴别。实验证明,该方法能有效克服笔迹样本旋转对识别率造成的影响,是一种简单、实用、识别率较高的维吾尔文笔迹鉴别方法。     

基于中心距离特征的联机手写维吾尔文全形态字母识别研究

为了提高联机手写维吾尔文字母的正确识别率,根据维吾尔文字母的手写特点,提出了中心距离特征CDF（Center Distance Feature）、并基于CDF进行了一系列识别实验。在实验中,该文采集了400个人的手写字母样本,利用CDF的三种不同的实施方案（CDF-2,CDF-4,CDF-8）分别对维吾尔文字的32个母独立形态和128个所有形态进行了识别实验,并对实验结果进行了分析。实验结果表明,CDF是一种非常适合于维吾尔文字母识别的特征,有待于进一步改进和优化。     

一种维吾尔语联机手写识别系统

该文介绍一种维吾尔语联机手写体识别系统。其针对维吾尔语词语的书写特点采用了基于多分类器融合的系统和方法,分别使用混合高斯模型模拟整词的静态特征和隐马尔科夫模型模拟书写笔迹的动态特征,有效地提升了识别系统的准确率。在第一期实验中,整词识别率达到97%;第二期的实验中,整词识别率达到99%。     

改进的K-means算法在维文连体段聚类中的应用

在维吾尔文文字识别中,能否有效地聚类将直接影响识别结果的好坏。为改善聚类效果,针对维吾尔文连体段聚类,提出了一种改进的K-means聚类算法。该算法首先采用等间距法多次选择类中心,然后选择最佳码本和利用有效相似比来动态调整聚类个数K,最后完成了连体段聚类。实验结果表明:与传统K-means算法相比,改进的K-means算法得到了较好聚类效果,聚类正确率达90%以上。     

基于LibreOffice的维吾尔文断行算法的研究与实现

针对LibreOffice套件维吾尔文版本中存在的维吾尔文断行问题,进行了深入的分析和研究,归纳出一系列的维吾尔语断行规则,同时注重对行宽度、美观的需求,探讨了连接字形左边或右边、加连接字符进行拉长、音节符等问题。基于对开源办公软件LibreOffice的本地化框架研究,提出了按音节断行技术和自动拉长技术,设计出维吾尔文的基于音节的断行算法,并使该算法在维吾尔文LibreOffice中得以应用。     

维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究

介绍了四种经典的笔迹边缘提取算法,通过实验结果分析得出Sobel算子在提取维吾尔文笔迹边缘时效果较好。提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括改进网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征,该方法采用概率密度分布的方法统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。介绍一些高新的图像处理技术,提出对经典算子的改进、融合以及把新的图像处理技术运用到维文的笔迹鉴别工作中将是下一步的主要任务。     

联机手写维吾尔文字母识别方法

通过分析维吾尔文字母自身的结构和书写特点,提出一种联机手写维吾尔文字母识别方案,并选择在手写汉字识别技术中所提出来的归一化、特征提取及常用的分类方法,从中找出最佳的技术选择。在实验对比中,采用8种不同的归一化预处理方法,基于坐标归一化的特征提取 (NCFE) 方法,以及改进的二次分类函数(MQDF)、判别学习型二次判别函数(DLQDF)、学习矢量量化(LVQ)、支持向量机(SVM)4种分类器。同时,再考虑字符在文档中的空间几何特征,进一步提高识别性能。在128个维吾尔文字母类别、38 400个测试样本的实验中,正确识别率最高达89。08%,为进一步研究面向维吾尔文字母特性的识别技术奠定重要基础。     

统计与规则相结合的维吾尔语句子边界识别

句子边界识别是词性标注和句法分析等自然语言处理系统的基础问题。提出了一种统计与规则相结合的维吾尔语句子边界识别方法,首先利用歧义段落分类算法分类段落,第二步对无歧义段落进行基于规则的句子边界识别,最后使用最大熵模型对有歧义段落进行句子边界识别。该方法有效利用规则弥补最大熵模型因数据稀疏而误判不存在任何歧义情况的不足,使用最大熵模型有效地消除歧义,提高算法的鲁棒性,召回率达到了98.77%。