彩色背景图像中维吾尔文字定位的研究

自然环境中包含大量的文字信息,这些信息对于基于内容的图像检索、场景理解和智能交通等领域具有重要的应用价值。文章在现有文字定位技术和分析维吾尔文字母结构特点的基础上,提出了用Sobel边缘检测的一种定位方法,并详细介绍了用边缘检测、二值化、形态处理、最后利用连通区域分析和文本区域合并等算法来提取文本区域的过程。     

一种新的维吾尔文字幕关键帧提取方法

为了快速有效地提取视频中含有维吾尔文字幕的关键帧提出一种新方法.该方法首先运用多尺度Harris角点检测,结合维吾尔文字笔画特点,完成字幕关键帧的初步提取;然后利用最小二乘法拟合直线,根据两条拟合直线的角度偏离情况对初步提取的结果作去冗余处理,得到最终字幕关键帧.实验结果表明:该方法快速简单,提取结果的准确率达到93%,具有很好的适应性.     

基于维吾尔文的聚焦策略爬虫技术研究

随着网络资源的不断丰富,人们获取信息的途径已被网络代替。维吾尔文,在语言信息处理,WEB应用等领域有了迅速的发展。文章针对网络爬虫的工作原理以及聚焦爬虫策略进行阐述,在此基础上结合维吾尔语信息提取的相关研究,研究了维吾尔文的网络爬虫技术的结构和策略,从而为维吾尔文搜索引擎的网页数据库建设和维吾尔文网络舆情分析研究提供海量的语料。     

印刷体维文切分算法的改进——基于像素积分投影法和连通域搜索法

针对印刷体维文在连体段切分部分存在过切分和漏切分的现象,结合水平投影法和连通域搜索法实现维文文本的行切分和单词切分;同时针对连体段切分正确率不高的问题,提出一种新的切分方法。首先对字母连体段位于基线上方的部分进行竖直投影来寻找所有可能的切点,然后利用阈值判定法去除误切分。实验证明,该方法提高了印刷体维文的切分正确率,为提高维文识别的正确率打下基础。     

一种脱机手写维吾尔文切分的方法

随着信息技术的迅速发展和计算机软件技术的不断成熟,维吾尔文信息处理也取得了很大的进步.字符切分是字符识别的基础,文章在分析维吾尔文字母的结构特点的基础上,对维吾尔文单词的切分进行了一些研究,根据对字符的高度,宽度,相邻字符块的间距,笔画分布规律等特征进行分析,提出了一种切分方法.     

维吾尔族文化中民间绰号的探究

本文就维吾尔族文化中的绰号习俗进行了全面阐述,一方面对具有地域特点的绰号类型、特点、来源及其社会功能了和语用功能进行了较深入的论述,另一方面通过维吾尔族人绰号习俗进一步探究和掌握属于某一文化层面的民族文化,期望以此为今后少数民族文化民俗研究提供有益的参考。     

一种改进型局部二值模式的维吾尔文定位算法

针对自然场景中复杂的背景纹理对文本区域检测的干扰,提出了一种改进型局部二值模式(ULBP)提取算法,用于维吾尔文文本特征提取,并用获得的特征向量对候选维吾尔文本区域进行分类。本算法首先利用同质化映射来构建图像的同质化空间;然后,在同质化空间利用角点检测快速获取候选文本区域;最后,在候选文本区域里提取ULBP特征,把这些特征导入训练后的支持向量机(SVM)即可获得精确的文本区域。实验结果表明:ULBP特征对维吾尔文本区域具有较高的区分度,且能使误检率降低到8.3%,鲁棒性较强。     

多字体多字号印刷维吾尔文字符识别

维吾尔文字符识别研究具有很高的理论价值和广阔的应用前景。该文提出一种多字体多字号印刷维吾尔文字符识别新方法:利用预分类信息将整个字符集划分为若干子集;采取两套方案,分别将输入字符归一化为32×32和24×24的点阵;提取方向线素特征,经压缩降维后,由修正二次鉴别函数完成分类,在综合可信度基础上集成识别结果;最后,利用结构的和局部的特征进行相似字鉴别。在容量为48800字符的测试集上的识别率达到99.48%,表明该方法的有效性。     

维吾尔文网络舆情研究现状及几个关键问题

随着信息化的普及，作为新疆地区主要少数民族文字之一的维吾尔文，在计算机信息处理，标准化等方面，尤其是维吾尔文WEB建设方面有了迅速的发展，而其发展和管理、应用的特殊性，又使得信息复杂多样并且难以控制，因此研究多语种网络信息的安全和正确的舆情疏导机制成为一个重要的课题，本文主要阐述了维吾尔文网络舆情分析目前国内外的研究状况和要解决的几个关键技术问题。     

一种基于DHMM的脱机手写维文字母识别算法

将离散隐马尔科夫模型用于脱机手写维吾尔文字母建模.采用分区编码规则,对归一化后的字母图像的笔画游程中心进行分区编码.对分区规则和数量进行了研究,同时对扫描编码进行融合和空游程定义,限制码本容量,从而形成观察序列,并用构建起的离散隐马尔科夫模型进行维吾尔文字母识别.实验结果表明:对维吾尔文字母,对比其他各类算法,该算法对手写脱机字体的变形忍耐性高,平均首选识别率为88.1%.