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。     

汉字动态生成的结构与风格模型

提出一种基于汉字结构和风格的字形生成模型。该模型将汉字字形抽象为汉字结构和汉字风格两种模式,并在结构中将汉字笔画抽象为连续的笔元,通过笔元的特征点构造笔元向量、径向量、弦向量和轭向量,进行笔画风格的重建。通过这种方法,动态产生可用于True type个性化汉字字形设计的字形,实现汉字字形的Web存储和在客户端的特征字形输出,克服了现代汉字由于汉字数量巨大而在字形设计方面的不足,为个性化汉字信息的云端存储和云端字形服务提供了一种有效的策略和方法,为设计更深层次的汉字信息服务奠定了基础。     

基于基本笔画运笔特征的汉字笔迹鉴定的研究

基于汉字笔迹鉴定的有效特征主要蕴于手写汉字笔画运笔中的设想 ,提出以汉字笔画作为笔迹鉴定的主要对象 .在选用手书基本笔画为研究对象的基础上 ,进一步从手书汉字中抽取基本笔画作为对象 ,在基本笔画中抽取反映各自行笔部运笔的特征 ,形成多维特征空间 .求得各鉴定对象在特征空间中的分布 ,计算它与辞书中各书写者位置间的广义距离 ,实现笔迹的鉴定 .实验选用 10位书写者 ,8种基本笔画 ,每种笔画采用 10个样本 ,结果显示对于单一笔画和简单的汉字取得令人满意的鉴定率 .本研究完全克服了以往笔迹鉴定研究中结体依存性的不足 ,大大缩小了辞书所需的空间 .研究结果不仅证实了该方法的可行性 ,还进一步验证了该方法的实用前景 .     

汉字笔画编码输入法研究

提出一种基于笔画的汉字编码输入法,将汉字的所有笔画按特征分为8类,以简单的规则形成汉字的简易编码,易学易记;在此基础上增加少量几个高频部件形成高效编码,大大地降低了重码率;同时提出容错编码,使有错误笔顺习惯的人都能正确输入汉字;最后,对实现过程中的有关问题进行讨论.