树状文法与投影叠加技术在汉字结构分层描述中的应用

句法模式识别方法能够很好地解决结构复杂模式的识别问题,这种方法的关键是对模式进行形式的描述,这个描述通常是文法的一个句子,它可以是一棵树,一个图或一条链。在手写体汉字识别中,由于通过摄象机获得的汉字模式已失去了书写时的顺序信息,这就使得分离、组合其有意义的结构并用来作为描述汉字的部件变得十分困难。本文提出一种树状文法与投影叠加技术(Tree Grammar with Projection)来分层描述汉字,有效地解决了汉字部件的分割和各种复杂结构的描述。为了保持汉字的二维结构信息,采用了树状文法。     

联机手写体汉字识别中的笔划分类及笔划识别

提出了手写体汉字识别的一种毛划分类方法,它把构成汉字系统的笔划分为７种基本单元,并论证了它在整字识别上容忍笔划变形度大的原因。     

一种形式化上下无关文法关系驱动的设计模式检测方法

针对设计模式识别结果的假阴性问题与重叠问题,为提高设计模式实例恢复的精确性,提出一种形式化上下无关文法关系驱动的设计模式检测方法。依据设计模式实例中的参与者属性及其关系,以形式化可视化语言描述模式实例的识别文法。在此基础上,改进该文法检测设计模式实例参与者间的附加关系,并识别共享实例的模式。实验结果表明,新方法不仅减少了模式实例的假阴性结果,还解决了模式实例识别的重叠问题,与其他检测方法的精确度、召回率及F-score指标比较,新方法取得了较好的效果。     

树状网识别编码

本文定义和讨论了一种“树状网”的网络结构,提出了用树状网进行模式识别编码的思想并给出了编码原则。我们在文中还较详细地叙述了两种树状网识别编码的方法,分析和实验表明:在不以降低图象质量为代价的前提下树状网识别编码能使编码率有明显的改善,与普通编码方法比较,两个实验分别将压缩比提高了48.5%和52.7%。     

基于数据色彩与文法Fuzzy识别的回归模式选择

依据人们对数据的几何形态来推断变量间函数关系的原理,提出了色彩数据与Fuzzy嵌入文法等概念,并以此建立了利用计算机自动选择回归方程的文法Fuzzy模式识别方法.整个模式识别的过程完全是一种模拟人的经验识别过程.识别效果的好坏,主要取决于两个主要手段,一是色彩滤波,一是模式的文法规则.色彩重心是将原始数据上赋予不同权重(色彩度)条件下得到的,信息损失的少,更接近于人为描述曲线的心理特征.回归方程模型由一组描述曲线增减变化趋势的语言变量组成.     

基于动态描述库的汉字字形自动生成技术研究

目前汉字字形的生成仍是手工劳动和人工设计,加上汉字数据量巨大截止到现在没有一种合适的字形自动化生成工具可以使用。针对这一难题提出了一种基于字形描述库的汉字字形自动生成的技术。该技术先将汉字字形与字形描述库映射,以字形描述库为桥梁将汉字字形数据化,然后通过查找字形描述库找到汉字对应的骨架信息,提取笔画骨架。最后通过数据的逆向处理将笔画骨架信息还原为各种汉字字形,形成汉字字形库。     

基于数据色彩与文法Fuzzy识别的回归模式选择

依据人们对数据的几何形态来推断变量间函数关系的原理，提出了色彩数据与Fuzzy嵌入文法等概念，并以此建立了利用计算机自动选择回归方程的文法Fuzzy模式识别方法，整个模式识别的过程完全是一种模拟人的经验识别过程，识别效果的好坏，主要取决于两个主要手段，一是色彩滤波，一是模式的文法规则，色彩重心是将原始数据上赋予不同权重(色彩度)条件下得到的，信息损失的少，更接近于人为描述曲线的心理特征，回归方程模型由一组描述曲线增减变化趋势的语言变量组成。     

限制性手写体汉字识别中的笔划跟踪及特征抽取

在对计算机的汉字识别方法讨论分析之后,本文以汉字的结构特征为基础,提出了一个新的笔划跟踪搜索方法,用来解决手写体汉字的识别问铱,在该方案中采取了速度快、质量好的平滑细化等预处理方法。在特征抽取中采用了定向记忆跟踪和笔划拼接二种方法,从而解决了在笔划抽取中,特别是在笔划经过细化处理后,不可避免地带来某种程度的笔划畸变的情况下,如何正确地抽取笔划特征,找到了一个较完善的处理方法。经过大量的计算机实验,证明该方法切实可行。且已使正确识别率提高到95％以上,误认率低于5％,识别速度小于2秒。     

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。     

一种三结构描述子的图像检索方法

针对基元结构描述子在颜色空间的基础上再提取其他特征,导致偏重对颜色信息的描述而降低了图像检索性能的问题,提出一种应用在HSV颜色空间上的三结构描述子(TSD)的特征提取方法。该方法在HSV颜色空间中分别提取颜色和纹理信息,考虑到了颜色和纹理特征的同等重要性,同时避免了颜色信息的过多干扰;在纹理特征提取中,TSD利用像素间的信息变化来表示局部空间结构信息,解决了传统的局部模式方法忽略对局部结构的空间关系描述的问题,获得了更多的空间结构信息。实验结果表明,该方法在3个图像库Corel-1000、Corel-5000和Corel-10000上的检索准确率分别达到78.08%、38.12%和52.12%,与以往基元结构方法相比,检索准确率得到了提高。     

汉字的数字化编码方法与实用输入软件

用分类方法为汉字编码,简捷直观,便于编制输入软件.作为典型例子,选择一个最小的汉字库、一个最常用的汉字库和一个目前最完备的大汉字库,设计制作了汉字输入系统,使小字库上的数码可作为大字库上的简码,十分方便易学好用.大道至繁至简,汉字本身存在一字多音、一字多义、一字多形的实况,从而导致汉字编码可以规范方法解决输入系统一字多码和一码多字的问题.     

汉字动态生成的结构与风格模型

提出一种基于汉字结构和风格的字形生成模型。该模型将汉字字形抽象为汉字结构和汉字风格两种模式,并在结构中将汉字笔画抽象为连续的笔元,通过笔元的特征点构造笔元向量、径向量、弦向量和轭向量,进行笔画风格的重建。通过这种方法,动态产生可用于True type个性化汉字字形设计的字形,实现汉字字形的Web存储和在客户端的特征字形输出,克服了现代汉字由于汉字数量巨大而在字形设计方面的不足,为个性化汉字信息的云端存储和云端字形服务提供了一种有效的策略和方法,为设计更深层次的汉字信息服务奠定了基础。     

汉四码汉字输入法的编码方法

介绍一种新的音形结合汉字输入法——汉四码的编码方法．其设计思想是根据《现代汉语词典》、《四角号码词典》的检字规则,依据汉字中14种笔形的谐音和字典检字表中部首的首音,编制了汉四码的笔形码元、字根码元对照表,绘制了字根键盘分布图。并根据汉字的结构和笔顺设计了字和词的编码方案．     

面向部件检字的汉字表达式双链表存储设计

为实现按部件快速检索汉字,把汉字递归表示为汉字结构、字首部件和字尾部件三元组。以部件为运算对象,字型结构为运算符,将汉字描述为前缀表达式。提出汉字表达式的双链表存储模型,设计双链表生成算法及基于双链表存储的检索方法。与直接采用数组存储相比,使用双链表存储时检索的平均比较次数仅为数组存储的50％,并易于动态提升检索性能。     

点阵汉字笔划的光滑问题

点阵汉字转换为矢量汉字在绘图仪输出时,有一些笔划会产生锯齿现象。本文提出一种舍点光滑法,用于消除锯齿现象,使笔划达到圆滑。该方法具有算法简单、易于实现、光滑效果好等优点。     

基于四值逻辑的汉字图像识别方法

采用定义在汉字图像平面上的四值逻辑函数对汉字图像特征进行定量描述,建立汉字图像特征的逻辑表达式。通过求解这些表达式的值,即可判断该汉字是否具有某种特征,从而得到一种汉字图像识别的新方法。     

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。     

如何在纯西文环境下显示汉字

本文介绍了一种直接读取汉字库在纯西文环境下显示汉字的方法．