计算机辅助汉字笔顺书写的研究

信息时代各种电子录入技术的广泛应用,给一笔一画写汉字带来了冲击,人们逐渐忽略了汉字的笔画顺序.基于这一现状,提出了一种计算机辅助汉字笔顺书写软件的设计思想和实现模型,在对汉字进行笔画编码和字库设计的基础上,设计了笔画书写系统,该系统能满足笔画练习、查询和演示教学的应用需求.     

基于云计算的汽车车牌自动识别系统

采用云计算的方法将汉字的笔画引入汽车车牌识别系统中,通过提取运动汽车的车牌图像,对车牌字符进行准确识别与输出.该识别系统识别准确、效率高,不仅可以准确有效识别汽车车牌,而且可以通过云计算进行数据的后期处理并实现输出结果资源共享,为实现交通智能化管理提供帮助.     

面向字形分析的联机手写汉字笔画识别

介绍了一种面向字形分析的联机手写输入汉字的笔画识别方法,并给出实现算法.该方法首先找出笔画的关键点,然后将笔画分割为小笔画段,再将其合并为较大的笔画段.实验表明,处理后的笔画成为类型确定的笔画段或笔画段的组合,易于规整化为内部模型.     

自然手写汉字笔画和字根的提取

对自然手写体汉字联机识别系统中笔画和字根提取问题作了深入研究,提出并改进了有关策略和算法实现。经深入分析和测试结果表明,由于充分考虑了自然手写体汉字的书写习惯和结构特征,技术策略和算法实现具有高稳定性和变形容忍度。     

基于动态描述库的汉字字形自动生成技术研究

目前汉字字形的生成仍是手工劳动和人工设计,加上汉字数据量巨大截止到现在没有一种合适的字形自动化生成工具可以使用。针对这一难题提出了一种基于字形描述库的汉字字形自动生成的技术。该技术先将汉字字形与字形描述库映射,以字形描述库为桥梁将汉字字形数据化,然后通过查找字形描述库找到汉字对应的骨架信息,提取笔画骨架。最后通过数据的逆向处理将笔画骨架信息还原为各种汉字字形,形成汉字字形库。     

基于图像处理技术的汉字书写学习系统

使用图像处理技术来实现汉字书写学习系统.首先,对系统的两个主要模块,即笔画学习和汉字书写,进行了功能阐述;然后,对系统开发所涉及到的3个主要技术要点进行了实现;最后,通过实验对本文系统和基于Flash技术系统进行了对比分析.实验表明,基于图像处理技术的实现作为开发汉字书写学习系统的一种全新思路,取得了优于基于Flash技术的性能指标.     

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。     

基于笔画宽度检测和改进块修复的自动英文文本移除算法

为了提高英文文本移除后图像的修补效果,提出一种全自动文本移除算法。该算法基于骨架计算笔画宽度,并采用无监督连通区域分类实现文本区域检测与勾画。在文字提取后的缺损区域修复中,对传统基于样本块的修复算法进行了改进,依据边缘结构信息强弱确定边界块的合理修复顺序,采用两步搜索策略避免相似块误匹配,基于低秩矩阵填充技术提高填充区域的逼真度。实验结果表明,该算法能够准确定位文本区域,文本移除后的图像无明显篡改痕迹。     

低年级识字教学策略谈

《语文课程标准》提出了小学低年级识字教学“质”和“量”的要求。在“量”的方面提出“认识常用汉字1600-1800个，其中会写800-1000个”。在“质”的方面，提出“能借助汉语拼音认读汉字”，“掌握汉字的基本笔画和常用的偏旁部首”、“能用音序和部首查字法查字典”。要完成这样的识字任务，教师必须要依据识字教学内容适应新要求，研究新方法，探索新途径。     

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。