基于贪吃蛇算法和部首识别的手写文本切分

针对手写中文文本交错、粘连、字内过分离等问题,提出一种基于贪吃蛇算法和部首识别的文本切分方法.首先,根据贪吃蛇算法建立文本原始切分轨迹,并依据多重规则优化切分路径;之后,基于粘连字符的轮廓和骨架提取候选粘连点,利用贪吃蛇算法进行二次切分;最后,对过切分字符,进行部首的笔段提取和识别,依据汉字结构确定合并方向,并结合几何...     

基于笔划合并和动态规划的联机汉字切分算法

联机手写汉字识别已从单字识别走向多字,乃至整篇文档的识别,字符的正确切分很大程度上决定了系统的性能.为了提高系统对整页文档的切分识别性能,该文提出了一种联机手写汉字的切分算法.通过基于规则的笔划合并将单个笔划合并成字符块,在此基础上,采用动态规划算法,利用字符块的长宽比、大小、间距以及识别信息,寻找出最优的切分路径.同时,对于手写汉字的任意性,提出了一种对汉字外接矩形框进行裁减的调整算法,使外接框并不包含整个汉字.实验证明,该文所提出的算法对于字数较多的多行样本以及存在字符相互粘连的情况,都有着很好的效果.     

基于地址结构匹配的手写中文地址的切分与识别

为了自动识别手写中文地址,提出基于地址结构的汉字字符切分和匹配方法。它将地址行图像过切分为一列子字符图像,对于可能的子字符合并方式进行识别。置信度比较大的词作为关键词搜索地址数据库,得到一系列候选地址。对每个候选地址进行匹配,综合考虑切分、识别和匹配代价给出最终结果。该方法在565个地址行样本上获得了超过91%的地址匹配率。实验表明:该方法能有效地克服传统手写汉字切分方法的不足,减少切分错误,从而提高地址匹配的正确率。     

脱机无约束手写体中文文本行的字符切分方法

提出了一种新的能对脱机无约束手写体中文文本行中的字符进行切分的方法.首先采用预切分算法产生一系列曲线候选切分路径;然后使用两个修正的二次判决分析函数对单字符的识别信息、文本行的几何信息进行融合,得到切分假设的置信度;最后利用动态规划算法搜索出最佳切分假设.使用哈尔滨工业大学多人手写真实文本数据库中的383个文本行对文中方法进行实验,在无语言模型的情况下,切分准确率可以达到89.70%,从而验证了所提字符切分方法的有效性.     

一种改进的手写数学公式符号识别算法

针对手写数学公式符号的特殊性提出一种改进的公式符号识别算法,利用外接矩形技术来切分公式符号,利用改进的BP神经网络算法进行手写数学公式符号识别,实验证明,改进后的公式符号识别算法提高收敛速度和识别的效率.     

基于GPT模型语义反馈的多切分选择算法

切分是光学字符识别中一个至关重要的步骤,它直接影响着最终文本识别的准确性.传统光学字符识别一般是针对给定的文本图像提供单一的切分策略,但在处理低质量或者格式多变的图像时效果较差.研究了多切分候选的选择问题,提出了一种针对多切分候选的基于GPT模型语义反馈的切分选择算法.实验表明,本文提出的算法,通过与GPT模型的语义评估能力有效结合,对低质量文本图像的切分任务取得了显著的改进,进一步提升了识别的准确率.     

采用模糊切分实现非特定人连接数字语音识别

选用倒谱特征、△倒谱特征、能量类特征等多个语音信号特征，采用多码本和ＨＭＭ／ＶＱ技术实现非特定人连接数字语音识别。在识别阶段，使用帧同步型网络搜索识别算法结合模糊切分实现非特定人连接数字语音识别。数字串识别准确率达到８１％以上，而数字识别准确率更高，达到９４．４％。     

采用模糊切分实现非特定人连续数字语音识别

选用倒谱特征、△倒谱特征、能量类特征等个语音信号特征，采用多码本和ＨＭＭ／ＶＱ技术实现非特定连接数字语音识别。在识别阶段，使用帧同步型网络搜索识别算法结合模糊切分实现非特定人连接数字语音识别。数字串识别准确率达到８１％以上，而数字识别准确率更高，达到９４．４％。     

基于动态规划的联机手写汉字分割方法

为解决手写汉字文本的自动切分问题,提出了一种基于动态规划的联机手写汉字分割方法.该方法根据手写笔画的结构特征、笔顺信息以及神经网络分类器给出的类概率构造代价函数,并将其分别应用于手写句子的预分割和基于识别的分割过程,然后利用动态规划算法寻找最佳分割路径.预分割在保持较低误分割率的前提下,可以有效地降低候选分割块的数量,以加速分割过程.实验结果表明,预分割的误分割率为0.57%,过分割率仅为11.1%;在未应用语言模型的情况下,最终的正确分割率为88.2%.     

一种改进的手写汉字文本切分算法

在分析传统手写汉字文本切分算法利弊的基础上 ,提出了一种改进的基于快速连通域提取的切分算法 ,算法具有很强的抗干扰能力 ,有效解决了小角度歪斜图像和笔画粘连字符的汉字切分问题 .同时给出了具体的实现方法     

带有格线边框的手写体数字串处理系统

各种单据中存在着大量填写在线框中的手写体数字需要处理。这些线框为定位和分割图像带来了更多的参考信息 ,但同时也提出了如何在尽量不损伤待识别字符条件下去除线框的新问题。论文对带有线框的数字金额字符串的处理和识别进行了研究 ,并给出了一个通用方法。该处理方法采用数学形态法去除数字串的边框格线 ,利用格线的信息和连通域的特征把字符串分割成独立的待识别的数字字符 ,字符识别采用支撑向量机 ,最佳识别结果的选择采用概率统计和先验知识相结合的方法。该处理方法已应用于实际系统并取得了满意效果 ,具有很强的实用价值     

基于特征点和轮廓特征的粘连数字分割

提出一种粘连数字分割的新方法．利用粘连数字图像细化后得到的特征点给出图像的图表示,然后结合粘连数字的轮廓特征给出分割候选点,最后利用本文定义的分割效果评价标准,从分割候选中给出最佳分割．实验证明本文给出的新方法具有分割结果良好并且速度快的特点．     

基于线条识别的扫描工程图字线分割方法

在扫描工程图矢量化中,文字位图与图形位图分割的问题一直被广泛关注,许多现有方法根据连通区的形态特征和空间分布来分割文字和图形的位图,然后分别识别,其处理能力都局限在无粘连情况下,无法处理字线粘连及相交的情况,且难以区分尺寸范围相近或形态相似的文字与图形,提出一种基于线条识别的文字／图形分割方法,通过准确地识别线条并抽取其位图来分离文字,不仅保证了分割的正确性,而且为文字位图的字串的组织给出了依据。     

车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.     

基于局部离群因子和波动阈值的古籍版面图像分析方法

古籍版面图像结构复杂,对其进行有效、准确的分析是实现古籍汉字识别与检索的前提和基础。对古籍汉字版面分析的关键问题展开研究,在对古籍版面特点进行分析与归纳的基础上,提出基于LOF和波动阈值的古籍版面分析方法。首先,采用基于LOF的分类算法对古籍版面图像投影分割后的区域进行分类,确定存在分割问题的候选混合区域;然后,利用波动阈值对候选混合区域中的文字与框线粘连部分进行分割;最后,确定古籍版面中的文字区域并输出。实验结果表明,该算法能够有效地分离古籍文字区域和框线区域,版面分类和分割准确率分别为87.02%和78.69%。     

身份证号码的自动识别系统

研究身份证号码的自动识别。对身份证号码图象进行了彩色空间分析，构造基于UV通道的彩色滤波器以去除身份证特有的彩色噪声；然后利用边缘图象切分数字，通过最值滤波器二值化切分后的图象；最后使用结构法对数字进行识别。实验结果表明，设计彩色滤波器可以有效的去除图象的彩色污染，提出的识别系统处理速度达到了实用水平。     

一种新的票据自动识别系统

设计了一种基于主曲线和粗糙集方法相结合的新颖的票据自动识别系统．首先提出一种高效的数字框定位技术、边框处理方法，并用于从票据中提取待识别数字串；然后建立有效的数字串分割算法来分割数字串；最后利用主曲线和知识约简算法进行数字特征提取和分类器设计．实验结果表明，该方法在实践中是可行的，为各种票据自动识别提供了一条新途径．     

一种“时-空”域自动视频分割算法

为了进行基于对象的视频编码,视频图像往往需要被分割成单独的个体.提出了一种从时域到空域的自动视频分割算法.在时间域阶段,通过对相邻两帧变化部分的检测,找到运动目标的初步定位.在空间域阶段,采用预测分水岭算法对运动目标进行精确定位.两种方法互相补充,互相增强.另外为了解决分水岭的过分割问题,算法在小波变换后的图像上进行.实验结果表明,提出的方法不仅分割效果好,而且计算时间少,分割的结果具有更准确的语义信息和实用性.     

使用候选框进行全卷积网络修正的目标分割算法

由于反卷积和上池化操作的存在,传统全卷积网络在解码阶段常常会丢失目标位置信息,降低图像的分割精度.针对这种情况,提出基于候选框网络对全卷积网络的输出进行缺陷位置微调的液晶面板缺陷分割算法.算法基于ResNet-101网络搭建全卷积主干网络,此构建2个分支,候选框生成网络和反卷积网络.在反卷积网络的输出层中使用多通道分类损失函数,输出关于每种缺陷的类别分割图.同时利用候选框网络产生高置信度的目标框,以此框对反卷积网络输出的类别分割图进行逐通道修正,使用修正后的多通道缺陷类别分割图进行逐像素分类,得到最终分割结果.实验结果表明,该算法对液晶面板缺陷的分割取得了7.5％的精度提升,边缘分割更加精细化.     

基于Markov网络团的信息检索扩展模型

全局分析方法是一种常用而能有效改善信息检索效果的查询扩展方法。通过计算词间相似度构造M arkov网络模型;然后由此模型加强候选词集中的词相关性描述,并提取了在Markov网络中词间的团结构;通过在查询中加入查询词所在团中的其他候选词进行查询扩展。实验表明基于Markov网络团的信息检索模型的检索效果优于基于一般的相似性矩阵查询扩展的检索效果;基于团提取方法的查询扩展的检索效果优于普通的基于提取方法的查询扩展检索效果。