满汉计算机辅助翻译系统的满文字符编码

满文借助于蒙古文字母创制而成,是一种拼音文字,满文的拼接是以音节为单位进行的·“满汉计算机辅助翻译系统”首先建立了基于音素的满文编码,以及基于音节的满文输出与显示码,并在这两级编码之间建立起映射规则·在此基础上实现了一个满文编辑器,以及基于罗马转写的满文输入法·使用的编码方式,使满文的输入输出方便简单,并能同时适应满文印刷和满文信息深层次处理的需要·     

满文矢量字库和罗马转写满文输入法的实现

通过研究满文文字的特征,提出满文搭配字母和满文字根的概念,并在满文字根的基础上构建Windows通用矢量字库,由满文字根拼接成满文字母,再由满文字母拼接成满文,最终实现基于矢量字库满文文字的显示·在依据满文搭配字母和拼接规则构建的满文搭配字母表的基础上设计标准罗马转写向满文编码转换算法,基于该算法的罗马转写满文输入法实现了在Windows下应用程序对满文文字的调用和处理,经过多种应用程序测试,满文的显示和输入法使用效果良好·     

基于MATLAB GUI的少数民族文字手写体采集系统——以满文为例

为了实现少数民族文字手写体样本的快速采集,为少数民族文字数据库的建设奠定技术基础,提出一种改进的图像二值化方法和一种基于可接受度的灰面积关联度对比方法;并建设了满文字母模板库和读音数据库,以MATLAB GUI为平台开发了一种少数民族文字手写体采集系统。     

印刷体满文文字数据库的构建与实现

为给满文识别系统提供基元特征和训练测试样本,在对图象进行灰度化、二值化、倾斜校正、行列分割等预处理后,构建了印刷体满文文字多级数据库,包括列文本库、单词库和基元库3个子库。该库的构建为后续满文识别提供了技术支撑。     

满文单词罗马转写智能算法设计

在研究了满文单词的组成以及满文与罗马字母相互转换规则的基础上,构建了罗马字母与满文字母的转写关系,提出了一种简单有效的满文字母编码规则,设计了一种新的罗马转写智能算法。提出的编码规则具有唯一性,解决了罗马转写过程中罗马字母与满文字母一音多形的问题,提高罗马转写的准确率。经测试,该智能算法完成了满文单词罗马转写的功能,转换准确率为100%。     

满文罗马转写与圈点满文转换算法的实现

通过研究满文文字的特征,在给出圈点满文和满文罗马转写单词定义BNF范式的基础上,按照总结出的圈点满文与其拉丁化方案之间相互转换的规则,构建了满文罗马转写与圈点满文之间的相互转换算法,并着重解决了圈点满文向罗马转写转换过程中的编码冲突问题,对不符合规则的文字编码提出了解决方案,从而实现罗马转写文本和圈点满文之间的双向一一对应转换·通过对测试文本的转换试验,表明了所提出的转换算法的有效性·     

开放式满汉辅助翻译系统的研究和实现

为更好地利用清朝的满文文献开发了“计算机满汉辅助翻译系统”·系统建立了一种面向满文信息处理的满文编码体系,以及一套满文字模,实现了满汉辅助翻译中首先必须解决的满文输入法和满文的屏幕编辑系统·重点介绍了包括词典管理子系统、规则管理子系统在内的开放性知识体系的构造,以及一套既适合语言学家填写又利于机器使用的知识维护系统,提出了使用一种新的对象式规则描述语言形式,完成知识的表达、存储以及解释的机制,实现了满汉辅助翻译系统·     

移动终端满文输入的实现

为更好地整理、挖掘、保护和利用大量的满文历史资料,方便人们使用移动终端设备进行满文交流,实现了基于OpenType字库和Unicode编码的满文罗马转写输入法.根据满族文字特点,在移动终端上设计满文输入的软、硬键盘两种布局,提出一键多符和两键确定输入的硬键盘满文输入法,并给出满文输入信息处理和正确显示的关键流程.在实际...     

满文词典书目数据库建设实践与数字化发展建议

以CALIS联合目录公共检索系统和中国科学院情报文献中心联合目录为主要检索工具,以春花著《清代满蒙文词典研究》一书为主要参考依据,对流传至今的满文词典在国内的馆藏情况进行了搜集、整理,基于清华同方TPI专业数据库制作管理系统,开创性地建设了国内第一个满文词典书目数据库。介绍了数据库建库标准、结构设置以及数据库的检索质量。建议满文词典全文数据库建设走多方协作之路、公益项目之路和共建共享之路。     

面向满文字符识别的训练数据增广方法研究

为解决采用深度学习方法研究满文识别中训练样本匮乏的问题,提出一种使用数据增广方法扩展训练样本集的技术框架。该框架包括字体几何结构变形与图像质量变换两个模块,采用仿射变换、弹性形变等9种数据生成方法,分别模拟满文字符图像的笔画粗细变化、扭曲变形、光照不均、不同视角及背景等情况下的采集效果。在满文识别的研究中,采用该方法将每个类别的字符数据量扩展到7万个。实验表明,该方法生成的数据在一定程度上弥补了训练样本不足的问题,是解决训练样本匮乏问题的有效技术手段。     

图像背景下的满文文字提取

提出了一种图像背景下的满文文字提取方法。用数字图像处理的方法对含有图像背景的满文图片进行单字提取,并进行去噪、细化、剪枝等预处理,找到这个单字的主轴,终止点、内部点和交叉点,在主轴上找到临界点,由临界点进行笔画生长从而达到满文文字笔画提取的目的。为了验证方法的可行性,对手写体满文图像、印刷体满文图像和彩色图像中的满文分别进行了文字提取。实验结果表明该方法对满文文字提取率较高,为进一步研究满文的识别奠定了坚实的基础。     

基于统计的满文识别后处理的研究和实现

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%，单字识别系统会产生错判和拒判。因此，将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来，建立满文词组和待定词集统计信息库，采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法，利用Viterbi动态规划法求最佳路径，对满文的单字识别输出进行后处理，可以有效的提高识别系统的识别率。实验表明，单字识别系统的识别率越高，后处理的纠错能力越强。     

基于LVQ神经网络的手写字母识别

提出了一种基于LVQ神经网络的手写英文字母识别方案.介绍了LVQ神经网络的基本原理,并利用LVQ神经网络的结构简单、泛化性能好、收敛速度快的特点,将它应用于复杂的英文字母识别.通过对英文字母图像进行预处理和特征提取,将提取的特征对网络进行训练,并利用训练好的网络对英文字母进行识别.Matlab仿真实验结果表明,LVQ神经网络可以对英文字母获得较高的识别率.     

基于贝斯准则和待定词集模糊矩阵的满文识别后处理

将满文单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机地结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,利用贝叶斯准则,综合满文待定词的后验概率和词组的先验概率信息,建立合理有效便于实现的数据结构,对满文单词识别系统输出存在的拒识词和错识词进行检测和纠正,从而有效地提高满文识别系统的识别率·实验表明:后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后概率的精确估计·另外,在单词识别系统识别率高的情况下,后处理的纠错能力会增强·     

满文识别技术研究与分析

满文文字识别技术对继承和发扬少数民族文化、研究满清历史、保护和传承非物质文化遗产,促进各民族共同繁荣有着十分重要的历史意义和研究价值。文章讨论了满文识别技术的基本原理和满文文字分割、特征提取、特征匹配识别等关键技术,分析了目前满文文字识别技术的优缺点及发展趋势,为该领域的研究者指明方向,共同促进满文识别技术的发展。