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- 一种基于笔划特征的自然场景文本检测方法
- 本发明公开了一种基于笔划特征的自然场景文本检测算法,它包括:图像预处理、笔划宽度特征提取、候选文本字符的生成、候选文本字符的过滤、文本行生成和文本行过滤等多个步骤。本发明通过对获取图像的预处理,提取和突出图像的边缘特征,...
- 程洪袁俊淼杨路
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- 一种手写体笔划特征提取和识别方法及系统
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- 历组一类甲骨文书刻笔划特征浅析
- 2014年
- "历组一类"甲骨文的时代大致属于商王武丁晚期,根据书写特征及卜事的不同,分为"历一甲类"和"历一乙类"。"历一甲类"字形稍小,笔画间多用弯笔和弧笔,用刀细致柔润,书法温婉含蓄;"历一乙类"字形偏长且稍大,结构方正硬朗,笔画间使用直笔和折笔较多。我们在书写时,应注意掌握类别间的微妙差异,表现出历组一类甲骨文书法笔划的不同形态,汇聚甲骨文书法的精、气、神,写出属于自己的历组甲骨文书风。
- 田荣菲
- 关键词:书法甲骨文笔划特征
- 基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法被引量:2
- 2012年
- 借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像汉字笔段信息,进行笔段合成,生成汉字或汉字的基本笔划。仿真实验结果表明,这种方法提高了图像汉字笔划特征提取的准确率和稳定性,对于印刷体和书写较规范的手写体图像汉字具有极高的识别率。
- 訾兴建王建平
- 关键词:小波变换边缘检测特征提取
- 基于分层块过滤和笔划特征的场景文字提取方法
- 2010年
- 场景文字包含了重要的场景图像的语义信息。因此将场景图像中出现的文字抽取出来,将会对场景图像的内容分析、检索和浏览提供有益的帮助。提出的场景文字提取方法,是在边缘检测的基础上,使用分层块过滤的方法在不同尺度上过滤背景,产生场景文字区域,然后对聚合出来的文字区域根据笔划颜色和笔划宽度方面的特征进行二值化分割得到二值化文字图像,这些二值化后的文字区域图像可以作为OCR引擎的输入进行识别,从而达到提取场景图像语义信息的目的。分层块过滤的方法能较好地过滤背景聚合产生文字区域,利用文字的笔划特征也能有效地分割出文字笔划像素。实验结果也证明了方法的有效性。
- 柏宏飞金城
- 关键词:笔划特征
- 基于笔划特征和MCLRNN模型的联机手写藏文识别被引量:7
- 2008年
- 提出了一种新的多层联系子层递归神经网络(MCLRNN)模型并融合藏文字丁的空间结构特征来进行联机手写藏文识别。改进后的网络结构具有多层联系子层来保留若干时刻的网络内部状态,从而可以更好地表征藏文字的各笔划特征以及笔划间的空间结构关系,同时,采用更适用于模式分类的交叉熵准则和改进的梯度下降算法来训练网络,加快了网络的收敛速度并增强其分类能力。仿真实验取得了令人满意的结果。
- 王维兰陈万军
- 关键词:递归神经网络联机手写藏文识别交叉熵
- 笔迹鉴定中基于动态信息的笔划特征提取技术的研究
- 笔迹鉴定系统依据数据获取方式的不同,分为联机笔迹鉴定和脱机笔迹鉴定。迄今为止,脱机笔迹鉴定发展不是很成熟。中国刑警学院的笔迹鉴定专家经过研究发现,如果在脱机鉴定时能够利用从静态信息中推导出的动态信息并加以鉴定,那么就能显...
- 姜宏亮
- 关键词:图像配准笔划提取
- 文献传递
- 基于笔划特征的单字符汉字字体识别被引量:2
- 2004年
- 在文档电子化的文本自动分析、理解和识别过程中,除了有关文档内容的字符识别外,还必须解决字体识别问题.字体识别不仅是版面分析、理解和恢复的重要依据,还有助于实现高性能字符识别系统.有别于目前基于多个字符组成的文本块的字体识别方法,本文提出了一种基于单个汉字字符的字体识别方法.在单个汉字字符上提取两类特征:笔划属性特征和笔划分布特征,分别构成两个分类器对单个汉字字符进行字体识别,并集成两个分类器的结果得到最终的识别结果.我们使用的笔划属性特征分类器是文本无关的,而笔划分布特征分类器是文本相关的,集成的分类器属于文本相关的字体识别分类器.我们在包含7种字体的样本集上进行了测试,测试结果显示基于单字的字体识别率达到94.48%.
- 陈力丁晓青
- 关键词:字体识别
- 基于字符笔划特征的汽车牌照二值化方法被引量:9
- 2003年
- 提出了利用基于字符笔划特征的汽车牌照二值化方法。试验表明 ,该算法与Bernsen、Otsu、LEVBB等算法相比 ,能够很好地克服光照不均和各种污损的影响 ,实现对字符目标的提取。
- 黄书强孙承志傅仲良
- 关键词:笔划特征汽车牌照二值化牌照识别智能交通
相关作者
- 郑文龙

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- 供职机构:华为技术有限公司
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- 蔡士杰

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- 供职机构:南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室
- 研究主题:CAD 工程图 建筑结构图 计算机 计算机图形学
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