脱机手写女书文字美化方法研究

针对脱机手写女书文字,在研究其细化后骨架特征和分析特征点的基础上,提出了一种对手写女书文字进行修整美化的方法。经扫描得到脱机手写女书文字,由于笔画存在一定宽度,致使细化后骨架局部发生畸变。提出一种基于畸变区、惩罚度C和n次贝塞尔曲线的自动纠正美化算法。实验结果表明,该算法能有效纠正畸变,得到无局部变异骨架,并实现批处理。     

基于谱残差与笔画宽度变换的显著性文本检测方法

为有效利用Android智能终端实现对文本信息的有效识别,提出一种基于谱残差和笔画宽度变换的显著性文本特征提取方法.首先应用基于谱残差的显著性检测获取显著图;然后利用最大熵判别方法分割并建立显著性文字候选区域;最后通过笔画宽度变换算法在候选区域内提取闭合边缘等宽特征.构建基于Android智能终端和服务器的C/S架构实验平台,在MSRA-TD500文字定位数据库与实验室场景数据库中的实验结果表明,该算法可较好地获取图像中的显著性文字特征,在保证运算效率的同时算法性能有所提升.     

基于笔画识别的视频图片文字提取方法

通过对笔画的对称边缘特点与文字几何特征的认识,根据二阶边缘检测算子捕捉边缘点亮暗变化趋势的能力,使用高斯型拉普拉斯算子寻找"边缘点对",并构建来自笔画等窄带区域的"对称边缘点对"样本集.从样本集的分布规律中自适应地定出文字笔画搜索窗的尺度及方向.利用最小生成树算法实现由系列搜索窗得到的所有笔画子区域的关联聚类,通过剪枝、伪区域鉴别和阈值分割,将文字以行(含非水平行)或列的形式提取出来.实验表明,该方法对复杂背景下不同的语言类型、亮暗类型、文字行方向及文字尺度具有适应性,在ICDAR数据集上的查准率和查全率分别达到76%和75%.     

多笔画联机手写字符识别的动态时间规正算法

在单笔画符号(或字符)联机手写识别中,动态时间规正(DTW)算法遵循时间次序约束和边界约束,并具有较高的识别率.为了将此算法应用于多笔画符号识别,常用而简单的方法是按照人们的手写顺序连接多笔画符号为单笔画符号.但此方法存在一个问题:人们常使用不同的笔画顺序和笔画方向书写同一个符号,用朴素(Brute Force)方法寻找所有笔画可能性非常耗时.为了降低计算复杂度,文中提出了DTW A*算法.在部分笔画匹配时,此算法保留着次序约束,并用A*算法降低计算复杂度.文中还通过流程图数据库多笔画符号识别实验对比了DTW A*算法、DTW算法、改良Hausdorff距离3种算法的性能,结果表明DTW A*算法具有最高的识别率和最好的稳定性.     

基于骨架平滑与均匀膨胀的女书轮廓字形生成方法

针对手写女书字符目前尚未规范化,提取轮廓不平滑的问题,提出了一种笔画粗细均匀的女书轮廓字形生成方法,包括骨架提取、毛刺去除、骨架膨胀和轮廓提取等四个步骤。针对女书字符多呈菱形,弧笔和斜笔居多的特点,提出了一种单像素骨架提取算法;该算法结合八邻域模板邻域像素值分析与索引表遍历查找的思想,获得的骨架可以保持平滑性与骨架整体的单像素性。针对少量骨架结果伴有部分毛刺的情况,采用Rutoviz相交数分析法和Freeman方向链码法,设定不同的长度阈值和级别进行分级处理,有效去除毛刺。然后采用形态学运算对骨架进行均匀膨胀,得到笔画粗细均匀的女书字符,并采用边缘梯度和边缘跟踪的方法提取字符轮廓和生成轮廓字形。实验结果表明,该方法能快速、有效生成笔画粗细均匀、轮廓平滑的女书轮廓字形,对其他手写字符具有一定适用性。     

基于ASM算法的特征提取与匹配在文字识别中的应用

西夏文是西夏王朝创制并使用的文字,笔画繁多,结构复杂,为实现在计算机下的扫描录入,运用改进的ASM算法,对西夏文识别中的笔形特征提取与匹配关键技术进行研究。基于等间距插值方法扩充手工标定的特征点,利用差分和线性插值进行降维处理;采用配准变换和主成分分析(PCA)处理特征点进行形状模型建立;统计特征点局部灰度特征,通过对目标特征点的灰度信息进行收敛,从而实现西夏文笔形的匹配。使用Matlab验证本算法能否有效地将测试笔形匹配到合适的样本集,从而证明该算法的可行性。本算法的研究对于西夏文字的扫描录入有重要的现实意义,并且对各种文字的光学识别具有一定的借鉴价值。     

基于计算机图像处理的书法笔画特征提取

提出一种利用计算机图像处理技术进行楷书基本笔画特征提取的方法.从书法笔画图像细化得到笔画骨架出发,提取笔画的全局特征和局部特征,用骨架关键点将笔画分为多个笔段,并结合书法写作特点通过对笔段内部及笔段之间特征进行分析,对书法笔画图像的形体特征选择、提取进行初步的探索.     

基于结构特征的汉字识别

提出一种基于文字结构特征的神经网络手写汉字识别策略 ,根据所提取的文字笔画方向、基本轮廓和交叉点等特征 ,采用基于自组织神经网络的模式聚类该方法完成正规手写文字的识别 .该方法提取的笔画轮廓十分准确有效 ,对手写汉字的约束少 ,可识别的汉字数量大 ,在仿真实验中有效地识别了绝大多数手写汉字     

GIS电子地图中文字标注方向矫正算法

对GIS电子地图中书写方向不定的文字标注，提出了一种自动水平矫正识别算法，它可以自动计算出各文字标注水平角度，是以汉字中水平笔画和垂直笔画出现频率最高这一特征为依据的，矫正书写方向成为水平方向，最终使其成为完全可由现有OCR软件识别的形式，所给出的算法已在实际GIS项目中得到成功应用。     

基于神经网络和三角形统计特征的文字识别

提出一种有效的文字特征提取方法,用三角形网格提取文字统计特征,然后利用自组织映射神经网络(SOM)对四类印刷体汉字进行文字识别,计算结果表明该方法用于文字识别准确性较高.     

基于笔画平面和模糊隶属度的手写体汉字识别

基于笔画平面抽取和动态网格划分,提出一种笔画平面与模糊隶属度相结合的手写体汉字特征提取方法,该方法克服了汉字特征抽取过程中因笔画粗细不均、笔画长短变形等引起的特征抽取不稳定问题.其基本思想是：用动态网格将汉字图像分别划分为横、竖、撇、捺4个笔画平面,并赋予每个网格中的点模糊隶属度,针对每个网格求加权累积直方图,最终获得汉字特征.基于南京理工大学NUST603HW手写汉字库的实验结果表明,该汉字特征抽取方法是有效的.     

基于组合特征的多分类器集成的脱机手写体彝文字识别

组合特征的多分类器集成是提高脱机手写体字符识别率的一种发展趋势,选用2组具有统计特征的组合特征对脱机手写体彝文字进行识别:第1组,使用应用广泛的弹性网格特征、笔划密度特征;第2组,使用方向线素特征和投影特征;同时本文提出一种基于笔划粗切割的特征提取方法用于彝文字的结构特征的提取.最后通过多分类器集成方案输出识别结果.实验结果表明,该方法能得到比较理想的识别效果.     

手写体女书文字规范化处理程序研究

在研究文字细化和细化后笔划校正的基础上,提出了一种建立规范的女书字符集的方案.指出了在处理细化后骨架产生的畸变时,作为特征点之一的拐点较难寻找,根据拐点的特性给出了一种新的寻找算法.按照该算法设计了处理程序,通过具体的应用,证实该算法是有效的.     

基于CUDA加速的SIFT特征提取

提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)加速的尺度不变特征变换(SIFT)快速计算方法,用以解决SIFT特征提取计算过程耗时过长的问题.该方法充分利用图像处理单元(GPU)在并行计算、浮点计算、内存管理等方面的优势,合理分配主机端和设备端的资源及其在SIFT特征计算中所承担的角色.实验表明,与CPU架构下的SIFT特征提取算法相比,本文算法可以大幅度加快SIFT特征提取的计算速度,其加速比随着SIFT特征点数目的增加而增加,在本文实验中最大加速比可达1954.     

基于分级式特征提取的多视角人脸检测算法

提出了一种基于分级式特征提取的多视角人脸检测算法.首先,将训练所用人脸样本按照视角进行分组;其次,分别对每组样本进行特征提取,针对单一特征的局限性,提出了梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)的融合特征,为了快速构建特征金字塔,提出了一种分级式特征提取的方法;再次,使用基于隐含变量的支持向量机(LSVM)训练模型参数,获得多个模型;最后,将这些模型组合起来构成混合模型.在FDDB和AFW人脸数据库上进行了实验,结果表明:本算法可实现复杂背景下的多视角人脸检测,且比现有算法效果更好.     

结合Gabor小波变换与2DKDA特征提取的人脸识别

提出了一种结合Gabor小波变换和二维核判别分析(2DKDA)的新型特征提取方法.算法首先对人脸图像进行Gabor变换,然后通过二维核判别分析进行特征提取,可以很好地保留图像的几何特征和非线性特征.通过在标准人脸数据库上的测试表明,该方法较其他传统的二维特征提取方法具有更高的识别效率.     

基于HOG特征提取和模糊支持向量机的西夏文字识别

提出了基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient, HOG)特征提取和模糊支持向量机(Fuzzy support vector machine, FSVM)的西夏文字识别技术.在模糊支持向量机模型中引入了新的隶属度函数,构造了基于多超平面的模糊支持向量机模型,增强了分类能力,降低了噪声点的干扰,提高了分类效率.将HOG特征提取和FSVM相结合应用于西夏文字识别,提高了文字识别效率.通过在数据集上测试,并与已有的文字识别方法相比较,结果表明,HOG特征提取结合FSVM的方法性能优于现有的其他方法.     

基于改进的局部方向模式人脸表情识别算法

针对LDP利用Kirsch算子计算8方向的边缘响应值并排序,特征提取速度慢的问题,提出了一种改进的分解局部方向模式DLDP(divided local directional pattern)特征提取方法。将Kirsch算子的8个方向掩模分成2个子方向掩模再分别计算边缘响应值,获得2个编码(DLDP1和DLDP2),级联两个编码的直方图得到表情特征DLDP。然后利用主成分分析法(PCA,principal component analysis)降维处理。最后用支持向量机进行表情识别,在JAFFE数据库上的实验表明,本文方法与近几年效果较好的特征提取算法相比,不仅缩短了特征提取的运算时间,而且提高了识别率。     

最大稳定极值区域与笔画宽度变换的自然场景文本提取方法

针对从背景复杂、视角多变、语言形式多样的场景图像中难以准确提取文本信息的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)和笔画宽度变换(SWT)场景文本提取方法。该方法结合MSER、SWT算法的优点,采用MSER算法的准确检测文字区域,建立文本候选区域,利用SWT算法计算文本候选区域笔画宽度得到候选文本区域的笔画宽度;根据笔画宽度图,利用连通域标记建立笔画宽度连通图,然后根据笔画宽度连通图,建立笔画连通图的启发性规则,删除非文本候选区域,并根据文本的几何特征分析及局部自适应窗口最大类间方差(Otsu)分割,有效提取出自然场景图像中的文本,文本提取的准确率、召回率及综合性能分别为0.74、0.64及0.68。仿真实验结果表明,在文本视角多变,字符大小、尺寸、字体各异的复杂条件下,所提方法具有较好的鲁棒性,适用于多语言和多字体混合的场景文本提取。     

基于改进Faster R-CNN的自然场景文字检测算法

自然场景中的文字受光照、污迹、文字较小等方面的影响,其检测难度较大,且传统的检测方法效果不好。在研究目标检测方法Faster RCNN的基础上,提出一种针对自然场景文字的改进方法。改进的模型由卷积神经网络特征提取模块,嵌套LSTM(nested long short-term memory,NLSTM)模块和区域候选网络(region proposal network,RPN)模块3部分组成,改进点主要是卷积神经网络特征提取模块增加了不同卷积层的空间特征融合,能够提取多层次的特征;增加嵌套LSTM模块能够学习长序列文本的序列特征,便于检测不定长度的文本序列;RPN模块通过设置宽为8像素,高度不定的锚点(anchor),可以提取一系列可能存在的目标建议框,其对小目标文字效果较好?。在实验部分,通过对标准数据集(ICDAR 2013,Multilingual)的实验结果对比表明,所提出的改进算法在准确率和效率方面明显优于改进前的算法。通过实列测试,改进的模型对小目标文字检测效果也有所提升。