工程图中粘连字符的提取与分割

针对二值数字化机械工程图中字符的提取和分割问题，提出了一种新的图文自动分离算法———行程编码匹配法，能对原始点阵图像的噪声水平、图形与字符粘连以及字符的大小和书写方向等因素几乎不加限制地进行处理．在此算法的基础上，提出的一种字符分割算法可以成功地将字符与字符的粘连分割转化为图的边割集问题．经对以此算法研制成的图纸识别软件系统ＧＩＲＳ８０的初步测试，提取率在９５％以上     

手写维文字符分割中的多信息融合路径寻优方法

针对维吾尔词书写粘连和手写笔画漂移等问题,提出一种基于多信息融合路径寻优的字符分割算法.利用笔画提取、切分和聚类,过分割单词图像得到主体和附加字段,通过字段模糊匹配获得鲁棒的字根序列描述,以抑制笔画漂移造成的干扰;由建立的匹配位置高斯模型来估算字段匹配信息,经对单字分类器输出进行置信度转换,从而得到字符识别信息,再运用数据统计获取单词语义信息;由构建的字符序列二阶Markov语言模型,基于Bayes准则,提出了单词后验概率的多信息加权融合计算方法,通过字段匹配及字根合并的路径寻优,可得到最佳字符分割结果.在手写维文样本库上的实验表明,所提算法能有效提升字符分割的准确率和稳定性.     

基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.     

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...     

工程图中粘连字符的提取与分割

针对二值数字化机械工程图中字符的提取和分割问题，提出了一种新的图文自动分离算法－行程编码匹配法，能对原始点阵图像的噪声水平、图形与字符粘连以及字符的大小和书写方向等因素几乎不加限制地进行处理。     

基于信息扩散与聚集的脱机手写字符重心定位方法

复杂图片字符处理是脱机手写字符识别的重要研究内容之一。针对脱机手写文本的倾斜文本行,不规则行片段和粘连字符等问题,提出了一种基于信息扩散与聚集的脱机手写体字符重心定位方法(OHCCL),即通过字符笔迹像素点的信息量扩散及聚集形成局部峰值,并将信息量的局部峰值位置或区域的中心设为对应字符的重心。HIT-MW标准数据集的实验结果表明,该方法能够有效地解决倾斜文本行,不规则文本片段以及粘连字符的重心定位,使得OHCCL方法对中文字符重心的定位准确率达到98.7%,显著提升了定位效果。     

基于明暗度分类和改进二分法的车牌字符分割

车牌字符分割易受到车牌倾斜及边界、杂点的干扰,致使复杂条件下的车牌图像分割准确率不高,针对该缺点提出一种鲁棒性强的分割算法。在车牌预处理阶段进行图像明暗度分类及灰度图增强,以此为基础进行倾斜校正及上下边界定位;在字符切分阶段采用改进二分法进行分割,之后对1,2,6,7四个字符实现了边界精确定位。实验表明,该算法实时性较好,能够有效克服车牌对比度不高、模糊、粘连和倾斜的缺点。     

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。     

工程图粘连字符串的提取与综合

针对工程图中的字符特别是粘连字符的提取与分割这一工程图识别与理解中的难点，提出并实现了一种新的基于光栅直线识别的字符串整体提取算法，能比较准确地提取图纸中的粘连字符串，并对提取后的字符串进行空间位置分解组合，从而确定字符串的分组与方向，实现较高层次上的图文分割。     

工业字符识别中实用的预处理技术

为了提高工业字符的识别率,提出了一种快速而实用的预处理技术。结合掩模边界、仿射变换和线性插值对用户选择区域内的字符进行旋转校正;利用投影方法对字符进行分行,为克服点阵字体误分行的情况,提出了波形膨胀的方法;针对黏连字符的情况,根据预定义字符宽度,确定黏连字符个数,并求取预分割范围,再利用投影方法求取最佳分割位置。实际测试表明,经过该方法处理后的字符,能达到99%以上的识别率。目前该方法已经应用到嵌入式机器视觉工业现场。     

手写体信函地址汉字切分

目前多数汉字识别系统仍基于单个汉字的逐个识别,因此对字符进行有效的切分,是离线汉字识别的一项重要工作,根据汉字手段写体的特点,在方差最小原理基础下,提出多步切分算法（粗分－细分－合并）和穿越算法,首先根据字段间间隔,用最小距离聚类的方法,得到5组粗分结果,从中选出最接近理想的一种,用改变类间距离和穿越算法,对较宽的字段进行细分,最后将过细的分割部件合并成一个完整的字,对现场采集的3000封信函进行切分,单字正确率可达90．8％。     

基于改进的投影方法的车牌图像字符分割

提出了一种用于车牌识别系统中的基于改进的投影方法的字符分割方法.该方法利用数学形态学与投影相结合的方法进行车牌字符分割,首先利用数学形态学突出车牌字符区域特征,然后利用水平投影除去上下边界,用垂直投影突出单个字符区域,再结合车牌固有特征等先验知识最终分割出字符.实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好、效率高,便于下一步的字符识别.     

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     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

An approach to offline handwritten Chinese character recognition based on segment evaluation of adaptive duration

This paper presents a methodology for off-line handwritten Chinese character recognition based on mergence of consecutive segments of adaptive duration. The handwritten Chinese character string is partitioned into a sequence of consecutive segments, which are combined to implement dissimilarity evaluation within a sliding window whose durations are determined adaptively by the integration of shapes and context of evaluations. The average stroke width is estimated for the handwritten Chinese character string, and a set of candidate character segmentation boundaries is found by using the integration of pixel and stroke features. The final decisions on segmentation and recognition are made under minimal arithmetical mean dissimilarities. Experiments proved that the proposed approach of adaptive duration outperforms the method of fixed duration, and is very effective for the recognition of overlapped, broken, touched, loosely configured Chinese characters.     

一种实用快速的车牌字符分割方法

针对车牌自动识别系统中的字符分割问题,提出了一种基于车牌字符几何特征的分割字符算法。该方法先用数学形态学对二值化后的车牌图像进行一系列的形态运算,去除掉一些无用信息,使得字符与车牌左右边框、字符与字符之间空懈变大,便于划出字符间的垂直分割线,然后使用一种新的快速测量车牌倾斜度的方法进行校正。实验结果表明,该算法原理简单实用,分割速度快,分割的质量好,便于下一步的识别。     

非限定手写汉字的分割研究

分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法，在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展，建立算法的基本模型，编写相应的程序，应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。     

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%.     

基于极小阈值和曲线拟合的垂直投影汉字切分

针对传统汉字切分方法中对粘连汉字和重叠汉字切分不准确的问题,提出了基于极小阈值和曲线拟合的垂直投影汉字切分算法.该算法在传统垂直投影法汉字切分的基础上结合极小阈值和曲线拟合进行切分,实验结果表明:相对于传统汉字切分方法,该算法对含有粘连和重叠现象的手写体汉字文本的切分是有效的,从而可使手写体汉字的切分准确率有较大的提高.