多种印刷体汉字识别的一种方法

本文提出了一种新的描述多种印刷体汉字的方法——特征链码法.使用该方法无需先对汉字图像进行细化和平滑处理,可以克服汉字图像位移、不同大小以及一些噪声的影响.实验中针对常用的一级字库约3700个仿宋体、宋体、黑体(理论上还可以扩充到二级字库6700多个印刷体汉字,字体还可以增加楷体等),以及相应的尺寸出现的变化如24×24、24×48、48×48等做了特征抽取和识别试验,实验中还对链码特征库进行了几种预分类.     

基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字切分

离线手写汉字的切分是识别的前提，其中粘连手写汉字的切分最为困难。提出一种基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字的切分新方法。对粘连字符图像作细化处理，检测端点、叉点和角点等特征点，根据特征点提取笔段。按笔段的长度、相互之间的位置关系以及投影信息确定切分点。细化粘连字符的背景图像，从切分点出发在细化的背景中选取分割路径，实现粘连手写汉字的切分。实验表明，本方法对于粘连手写汉字具有令人满意的切分效果。     

识别限制性手写汉字的结构分析方法

本文提出一种对限制性手写汉字的结构识别方法。在对汉字的笔画构成以及笔画之间的相互关系进行分析的基础上,采用链码来描述汉字的结构特点。通过回溯策略的运用,使得笔画抽取中的一些错误可以得到自动的纠正。在实验中,该方法对500字种的常用汉字取得了较好的识别结果。     

一种用边界细化汉字的方法

汉字骨架是汉字的一种重要几何特征,如何对汉字进行细化,是对汉字进行识别的前提。在此提出了一种新的细化汉字方法,它是通过笔划的边缘求出其中心,以笔划中心作为细化结果。实验证明该方法具有较好的细化结果。     

基于边缘链码信息的黏连细胞分割算法

介绍了一种基于边缘链码信息的黏连细胞自动分割算法. 该算法对弱对比度的细胞图像预处理;对二值化图像进行链码跟踪,并计算边缘各点的链码和、链码差、等效周长、弧弦比等特征参数;利用特征参数判断边缘光滑段、边缘角点;对真实分割角点进行线性插值最终实现黏连细胞的分割. 将该算法应用于2组细胞图像序列共120帧图像的分割中,不仅解决了黏连细胞的分割难题,而且能够准确进行细胞凹陷的修补和细胞图像的简单计数. 统计结果表明,相比于阈值法和先验模型法,该算法的分割成功帧占整个序列的百分比提高40%~60%.      

一种快速有效的矢量汉字转换为点阵的方法

由于矢量汉字是以字的图形坐标为基础，因而矢量汉字占用存储空间少，非常容易实现按任意比例进行缩放与按任意角度进行旋转，且缩放与旋转后文字边缘不会出现锯齿，但矢量汉字必须在相应的缩放与旋转后转换为对应的字的点阵方可显示其实心汉字。本文提出一种快速有效的矢量汉字转换为相应点阵的方法。该方法利用封闭区域的边缘链码作为启发性知识来实现汉字的填充，从而将矢量汉字快速地转换为点阵。     

基于EWF的H.264视频流UEP传输方案

为提高H.264码流在无线传输中的鲁棒性,提出了一种基于数据分割和扩展窗喷泉（EWF）码的H.264视频的不等差错保护策略.通过H.264数据分割获取重要性不同的信息比特,采用EWF码对其进行分窗,分别采用鲁棒孤波度分布完成LT编码,实现不等差错保护.仿真结果表明,该算法具有较好的抗误码特性,可以提高重建图像的峰值信噪比值,从而保证了视频传输的可靠性.     

基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取

文章提出了一种基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点,定义了一组新的结构元素序列,保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架,有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜;在此细化的结果基础上,定义了一种新的汉字笔划提取算法,准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息,取得了理想的效果。     

三角形网格的链码方法研究

目前可以应用于三角形网格的链码方法只有顶点链, 而它对角相邻情况的表达存在缺陷, 针对此问题, 提出3种链码方法, 并进行特性分析和性能比较。首先将Freeman链码扩展应用到三角形网格, 根据两种不同的三角形单元, 分别设计对应的12方向Freeman链码编码规则; 然后, 基于外轮廓前进相对方向的变化, 提出相对方向链码; 最后, 通过区分边界网格在外轮廓上的边数和内部网格数的不同组合, 得到边角组合链码。通过实验比较3种链码的表达能力和压缩率, 结果表明, 3 种链码方法均能克服顶点链的缺陷, 准确完备地实现三角形网格形状的边界表达。其中, 边角组合链码的综合性能最高, 平均码数为1, 压缩率可达0.75。     

无约束手写体支票金额汉字串识别系统

针对手写支票金额汉字串分割和识别都十分困难的特点 ,提出了一种基于隐 Markov模型的 ,分割与识别相结合的算法。该算法具有如下的突出优点 :在分割方面 ,将偏旁部首作为分割的基本单位 ,充分考虑无约束手写汉字分割的各种交叠和粘连情况 ,降低了金额汉字串分割的难度 ;在识别方面 ,通过对字符识别结果采用多选 ,利用动态规划算法来对整串字符进行识别 ,提高了汉字串的识别率。作为处理分割困难的汉字串的一种新思路 ,该方法对于其他手写字符识别问题也具有重要的借鉴意义。     

QR code二维条码数据编码的研究

为了实现二维条码的超大容量和高效汉字表示,应用快速响应矩阵码(QR code)进行编码.QR code码可以对任何类型数据,如数字、字母、字节以及汉字等进行编码.汉字模式下输入字符被压缩成13 bit二进制数,然后将二进制数连接起来,并在前面加上模式指示符、汉字子集指示符和字符计数指示符.在对输入数据进行汉字编码时,发现国家标准(GB/T 18284-2000)中存在错误,生成的数据位流超出国标中规定的符号数据容量.提出了3种修订方法,修改了国标中汉字模式的数据容量.测试结果表明所提方法是可行和有效的.     

大字符集简笔汉字输入法

本文把模式识别技术中的特征抽取概念应用于汉字编码，提出了汉字形码输入方案的一种新的设计方法，介绍了用新方法设计的简单易学、高编码效率、低重码率和低重码度的“简笔汉字输入法”。把简笔汉字输入法与其他汉字输入法及西文键盘输入的技术性能作了定量的比较。     

七笔形声输入法

七笔形声输入法是一种形码与音码相结合的汉字输入法。它确立横，竖，撇，点，折，钩，方7种笔形，从它们的组合笔形中筛选出26种作为码元,再挑选26个与形码元有联系的代表字，将各形码元和代表字分别配于26年拉丁字母作为代码，按所给编码规则，每个字至多3个形码和1个音码，该输入法限制性因素少，适应范围广，成本低，重码率低，击键次数少，应用广，用户可在通用机上操作。     

汉字的光明—汉光码—计算机汉字输入法

在现有的汉字信息处理研究的基础上,充分研究汉字的基本特征,利用汉字构成的最基本单位——笔画,加上音形结合、字词结合,在不增加使用汉字人群学习汉字的难度、不改变认写汉字规律的情况下提出一种规则简单、重码少的汉字输入方法.     

与本身读音无关的方块苗文输入音形编码新方法

为有效提高方块苗文的输入速度,提出一种方块苗文输入的音形编码新方法,并用上下文无关文法给出该方法的形式化定义.该方法是将方块苗文输入编码序列设计为“2个音码+2个形码”的4码形式,与文字本身读音无关.音码由方块苗文首构件和末构件的汉语拼音首字母决定,形码由方块苗文本身的末笔画名称和结构类型名称的汉语拼音首字母决定.测试实验结果表明,较之前期已实现的方法,该方法不但简单规范、易学易用,而且具有更低的重码率、更快的输入速度和更高的输入正确率.     

用PC机与单片机通信及点阵数据转换实现LED显示汉字

用PC机与单片机串行通信传送需所要显示汉字的机内码,单片机根据机内码从汉字横向点阵字库中提取点阵数据,并对其进行旋转90°变换,使之成为纵向点阵数据后送LED显示屏扫描显示.     

基于编码的生僻汉字输入方法理论与测试研究

在BNF范式编码的基础上，深入讨论了生僻汉字数字化处理问题。根据对生僻汉字部件的统计和分析，本文提出了基于编码的生僻汉字输入方法，建立了相应的生僻汉字部件库，实现了生僻汉字的数字存储和显示。此外，应用测试用例自动生成的方法，对输入方法进行了测试，表明该方法具有造字速度快，应用范围广，与现有字体兼容性强等优点，从而为生僻汉字的数字化提出了一个新的解决方案。     

汉字编码输入法评测分析

介绍了汉字编码输入法国家标准,分析了一种广泛使用的音码输入法的评测结果,并进行了对比验证实验.结果表明,音码输入法原评测结果中存在一些误差较大的数据,输入法的平均码长和重码字词键选率两个性能指标未能达到国家标准.对比验证实验为改进音码输入法的性能提供了参考资料.