基于BP神经网络的湘西民间方块苗文特征提取方法

分析湘西民间方块苗文文字的结构特性,提取表征文字特性的特征并构造特征矩阵,然后利用BP神经网络和方块苗文手写体字库训练出苗文的识别系统,并使用此系统对手写的方块苗文文字进行识别和分类.     

基于构件汉语拼音的湘西方块苗文输入法

在分析湘西方块苗文的结构特点及其构件拆分方法的基础上,提出了一种基于构件汉语拼音全部字母的输入编码方案,设计了输入法编码映射表;并以多多输入软件生成器为工具,实现了基于Windows IMM-IME结构规范的湘西方块苗文输入法软件及其安装程序.测试结果表明,基于上述输入编码方案的苗文输入法易学易用,能够有效地解决湘西方块苗文的计算机输入问题.     

苗族语言文字的发展状况及苗文推广普及的困境与出路管窥

苗族在过去的历史中是一个只有语言没有自己文字的民族。苗族文字的形成与发展经历了篆字体文字、湘西方块文字、外国传教士文字和拉丁字母拼音文字等不同阶段。文章就苗文在推动苗族地区的进步与民族教育水平的提高等方面的作用作了初步阐述,并针对当下苗文推广普及中存在的问题,深入分析原因,提出对策建议。     

基于目标特征的图像预处理技术

结合建筑物搜索与识别的实例,提出了有利于保留目标特征的二值图像平滑算法和水平分割算法,改进了中心差分算子的边缘检测方法,并采用基于边缘特征的二值化算法对图像进行预处理.实验表明,这种基于目标特征的图像预处理方法对各种条件下采集的图像都能达到较好的处理效果,并取得了令人满意的速度.     

Horspool扩展算法在方块苗文模式匹配中的应用

分析了Horspool算法的原理及特点,提出了一种适用于方块苗文环境的字符串模式匹配算法.该算法结合方块苗文的编码方式及字符串查找的特点,通过对Horspool算法中的字符处理单位进行扩展来适应方块苗文的字符串匹配.实验结果表明,在单字词、双字词和多字词的方块苗文字符串匹配过程中,该算法均呈现出较好的性能,能够用于解决方块苗文的快速检索问题.     

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.     

基于K-means的图像文字识别与提取研究

针对当前图像文字识别与提取的最新发展状况,提出一种基于K-means的图像文字识别与提取算法,其主要处理步骤包括图像的预处理、像素点聚类处理、图层的选择与优化以及最终的文字切分等。经过上机对算法进行测试,该算法能够有效提高图像文字识别与提取的准确率与执行效率,并可以针对不同环境下的图片文字进行有效识别。     

基于定位与识别系统图像处理技术的实现

为了提高定位与识别系统中定位和识别的正确率,可以根据图像的应用特点采用不同的图像处理技术进行预处理.本文分别对图像二值化、图像锐化、图像滤波这三种图像处理技术突出待定位和识别区域、增强定位和识别图像的边缘信息和去除图像中的噪声的方法进行了对比分析,并给出了基于Laplace算子对二值化图像进行梯度锐化的方法,实验结果表明该方法有效地提高了定位和识别正确率.     

指纹信号的识别特征提取和处理技术

指纹识别技术一般由图像采集,预处理,特征提取,特征匹配,数据库管理五部分组成.本文根据方向图二值化处理,提取细节特征点,以及点模式匹配等算法对初始指纹图像进行处理,实验效果达到了预先的设想,成功实现了指纹图像的识别和匹配.     

车牌图像的预处理实现

车牌图像预处理是车牌识别中的一个必不可少的环节,预处理效果的好坏直接影响到最后的识别环节。本文介绍了图像灰度化,图像去噪,图像增强,边缘化,二值化等预处理算法,并用MATLAB语言加以实现,实现效果明显,有利于后续图像处理工作的进行。     

板塘苗文的计算机编码及字库创建

民族文字信息处理研究对于保护民族文化遗产和弘扬民族文化有重要意义.字符的计算机编码及字库创建是民族文字信息处理研究工作的基础内容.在分析湘西板塘苗文的字形特点和简单介绍字符编码标准及字体技术的基础上,提出了Windows环境下基于Unicode标准的板塘苗文在计算机中的编码方案,给出了板塘苗文基于Photoshop技术的字模制作方法及基于Truetype技术的字库创建步骤.     

一种湘西民间苗文字形的动态生成方法及其实现途径

为了有效地解决湘西民间苗文字形的生成及描述问题, 提出一种字形的动态生成方法。该方法将苗文字形的生成过程表示为由苗文构件作为操作数、由构件位置关系决定运算符的组合运算表达式, 将2~3个构件进行不同的组合运算, 即可动态生成不同结构的苗文字形。利用操作系统自带的表意文字描述序列解释机制, 将构件组合运算表达式转换为表意文字描述序列, 即可实现该方法。测试结果表明, 根据该方法编写的映射脚本生成的湘西民间苗文字形可以满足实用要求。     

苗族婚姻理辞女性形象社会地位探析

理辞是贵州省黔东南境内苗族文化中具有重要地位和深远影响的一种诗歌文学形式,它以歌的艺术魅力来感动人心而求得纠纷的解决。理辞中的婚姻理辞塑造了许多个性鲜明、性格各异的女性形象,透过对女性形象的分析可以窥见婚姻理辞中的女性有着和男性相对平等的社会地位,享有相应的权力。她们主体意识觉醒,有独立的人格,坚持两性和谐相处。当出现婚姻纠纷时,充分行使婚姻自主的权力,通过理老向男方明确表明自己的态度,从而解除婚姻关系重新追求幸福生活。这是苗族社会尊重女性并赋予其相对平等地位的文化观念与苗族女性的重要地位两者共同影响下女性形象社会地位的生动呈现。     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

基于纹理合成的打印文件鉴别

为解决现有打印文件鉴别方法需要相同字符匹配的条件限制,提出了一种基于纹理合成的打印文件鉴别方法。通过对已知纹理样本块的操作,将字符图像中的空白部分修复,得到完整的纹理图像,从而消除字符内容的干扰。在打印文件鉴别实验中,通过提取完整纹理图像的灰度共生矩阵特征,并对两份打印文件的特征距离进行分类判别,最后取得了98%的正确率。     

利用多种投票策略的水表读数字符分割与识别

基于安卓平台提出了一种对水表图像读数进行自动识别的新方法。水表读数字符分割和识别算法主要包括三部分:(1)利用霍夫变换和一种投票策略检测出水表的外部轮廓,然后基于模板影像和水表中四个红色指针位置,利用仿射变换技术对水表字符区域进行定位;(2)对图像进行预处理和连通区检测,提出一种基于投票策略的方法进行字符分割;(3)在考虑数字字符可能出现粘连噪声和缺失的情况下,使用改进的Tesseract OCR识别引擎对字符进行识别。最终通过NDK编译平台将实现的C++程序移植到Android环境中。经过对100组数据进行系统功能测试,结果表明,水表智能识别系统取得了一定效果,能对水表读数进行比较准确和快速的读取。     

车载视觉系统中机场场面标记牌识别算法

为实现移动车辆精确定位,提出了一种基于机场滑行道标记牌识别的方法。首先对图像进行预处理和二值化,利用数学形态学连通区域最大面积进行分割,实现候选区域(candidate region,CR)预确定;然后设计了一种基于CR区域单个字符连通域的外接矩形面积所占该标记牌牌面总面积的比值和字符宽高比的检验新方法,成功地将字符从背景中分离;最后采用连通域方法分割出单个字符。字符特征提取采用仿射不变矩的方法,选择支持向量机作为识别器,识别率达到96%。经验证,算法可较好地识别出标记牌字符,针对不同图像背景有较强的适应性,为下一步确定移动车辆的位置打下坚实基础。