导读:本文包含了字符切分论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:切分,字符,车牌,图像,藏文,维吾尔,印刷体。
字符切分论文文献综述
公保杰,安见才让[1]（2019）在《印刷体藏文识别中字符切分方法的研究》一文中研究指出印刷体藏文字符的准确切分是识别的关键,由于藏文字符结构的特殊性导致字符之间会出现重迭粘连的现象,使得切分很困难。文章提出多策略细化切分方法,首先用积分投影法实现行和单字的粗切分,再对重迭粘连的字符,根据连通域、藏文字符基线位置像素的统计、字符宽度等信息进行细切分。实验表明,该切分方法提高了印刷体藏文字符切分的准确率,为提高印刷体藏文的识别效率提供基础。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年09期）
徐雪丽,乌旭东,白媛[2]（2018）在《车牌定位及字符切分算法的研究与MATLAB仿真》一文中研究指出车牌识别主要包括4个环节,分别是:图像预处理、车牌定位、字符切分和字符识别。运用MATLAB软件,对车牌识别算法进行仿真,实现了汽车牌的定位以及字符切分。在预处理方面,对图像进行降噪,将其转化为灰度图像;在边缘检测方面,运用Roberts等算子进行边缘检测,实验比较后,最终采取较优的Roberts算子;在车牌定位方面,对边缘检测后的图像进行数学形态的闭合和腐蚀运算,去除面积较小的部分,得到车牌位置;在字符切分方面,对车牌进行二值化处理,去除车牌上的间隔符,运用比例分割和垂直投影法混合进行字符切分。(本文来源于《延安大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
金海燕,夏婷,王彬[3]（2016）在《自适应字符切分及提取算法研究》一文中研究指出在字符识别技术日趋成熟的现状下,单个字符的正确切分及提取已经成为制约字符识别精确度的关键因素。本文针对二手车发票上印刷体的日期数字(阿拉伯数字),对图像二值化处理后,采用垂直方向投影和轮廓特征两种策略进行自适应字符切分及提取。实验结果表明,该方法提高了从图像中定位出来的字符串的切分率,并保证了字符切分和提取的正确率平均达到99%。(本文来源于《西安理工大学学报》期刊2016年04期）
侯永顺[4]（2016）在《复杂场景下车牌定位与字符切分方法研究》一文中研究指出车牌识别是智能交通系统的关键技术,其应用十分广泛。完整的车牌识别算法一般分为叁个部分:车牌定位,字符切分与字符识别。本文主要针对车牌定位与字符切分进行研究。在车牌识别的实际应用场景中,极易出现昏暗、强噪声干扰、逆光、过度曝光、背景繁杂等不利情况;在这些情况下,车牌的边缘、颜色等信息减弱,传统的车牌定位方法无法同时解决这些问题。针对字符切分的问题,现有的方法都是在完整的车牌被精确定位的基础上进行的,没有考虑到定位输出的结果没有完整的包含车牌字符的全部信息的情况。针对传统车牌定位方法在复杂应用场景中的不足,本文提出一种鲁棒性强的车牌定位方法。首先对图像分块,计算每个图像块的灰度直方图和边缘密度,采用逻辑回归判断图像的场景类型;根据判断结果,采用特定的图像处理方法,改善图像质量;针对蓝色车牌,采用颜色分割辅助定位;结合车牌几何特征,利用连通组件分析获得车牌候选区域;最后通过训练车牌分类器,来排除伪车牌区域。实验中测试了多种复杂场景下的车辆图像,车牌综合检出率为95.66%.本文的车牌定位方法在复杂场景下具有较高的检出率,对各类场景适应性强。此外,本文对车牌字符切分的问题进行深入研究,并提出一种基于字符笔划宽度变换的字符切分方法。为了保证车牌信息是完整的,正式切分前,方法对定位结果进行扩展;然后利用字符笔划宽度变换查找字符候选区,然后根据候选区域的高度和水平位置聚类,保留真实的字符区域;利用直线拟合精确定位车牌边界,并校正车牌;最后采用模板匹配的方法,分割出车牌字符。实验结果表明,本文的方法能够在车牌倾斜、污染、光照条件差等情况下准确分割出车牌字符,是一种有效的车牌字符分割方法。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2016-04-18）
姜志威,丁晓青,彭良瑞,刘长松[5]（2015）在《低数据资源条件下基于结构信息共享的无切分维文文档识别字符建模》一文中研究指出无切分维吾尔文文档识别技术能够有效避免字符切分错误,但是对于低数据资源的新样本类型,原有模型往往难以获得较高的识别性能。为此,该文提出共享常用维文字体间相对稳定的字符结构信息,并用Bootstrap方法提高样本利用效率的解决方法。通过在实际书籍样本上的实验表明,仅利用规模约原始训练样本1/5的新类型样本,该方法在测试集上的平均字符识别准确率就可以达到95.05%;而与常用的最大后验概率估计方法相比,也能使识别错误率相对降低55.76%~63.84%。因此,该方法能够有效解决低数据资源条件下的维文字符建模问题,实现对新样本类型的高性能识别。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年09期）
姜志威,丁晓青,彭良瑞[6]（2015）在《针对无切分维吾尔文文本行识别的字符模型优化》一文中研究指出基于隐含Markov模型(hidden Markov model,HMM)的无切分文本行识别方法能够利用概率图的思想,同步完成文本行图像的切分与识别,避免因字符预切分失败而导致的识别错误,但对字符模型的设计与训练要求很高,并且在多字体融合问题中难以提高模型泛化性能。该文通过分析模型状态在图像层面的聚类意义,先提出基于观测合理聚类的模型结构优化方法,再提出结构与参数相结合的字符模型优化策略,最后将其应用于多字体维吾尔文文本行的无切分识别系统。实验结果表明,该方法能够改善模型的状态分配合理性,并且在多字体融合问题中提高了模型泛化性能和状态利用效率。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2015年08期）
谢兰军,刘健[7]（2015）在《数字字符切分中小数点处理》一文中研究指出字符切分的任务是把整个字符串图像中的每个字符切割出来,使其成为单个数字的图像。字符切分是数字字符识别中的关键步骤之一。在图像预处理后,由于小数点粘连造成字符粘连,无法正确切分字符。针对小数点造成的粘连情况,考虑小面积剔除法将小数点去除,保证字符切分正常。小面积剔除法首先将图像中各个部分加以统计得到其面积,然后根据面积的不同确定阈值将小数点与数字字符区分开来,剔除小数点。经过处理之后的图像再进行预处理,使用直线投影切分法将字符切分提取出来。实验表明该方法效果良好。(本文来源于《科技资讯》期刊2015年14期）
刘喜军,哈力木拉提·买买提[8]（2014）在《印刷哈萨克斯拉夫粘连字符的切分方法》一文中研究指出哈萨克斯拉夫图像文本经过行切分和列切分后,存在水平方向接触和垂直方向重迭的粘连字符。为提高字符识别率,依据字符连通域的最小外接矩形切分开垂直方向重迭的粘连字符图像块;利用判决条件:字符宽度概率密度分布图、字符图像块垂直投影的波峰数目和字符图像块垂直投影波峰的对称性,分离初始粘连字符图像块中正确的单个字符图像块和实际接触的粘连字符图像块;在允许的字符宽度范围内,寻找粘连字符图像垂直投影图的极小值点,以切分实际接触的粘连字符。实验结果表明,该方法泛化能力较好且识别率有明显提高。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年12期）
华玉峰[9]（2014）在《轮胎表面标识识别的字符切分方法研究》一文中研究指出量产轮胎之前需要对预先生产的样胎胎表标识字符的准确与否进行验证。如果样胎表面标识所显示的信息与实际信息不符，不仅会影响到轮胎的使用，更有可能导致事故发生。当前人工对轮胎表面标识进行检查的耗时较长，可达40分钟。而使用计算机进行辅助识别，能有效地提高胎表标识的效率与准确率。而相应的为保证轮胎表面标识被计算机辅助系统识别的准确性，保证轮胎表面字符能够被正确地切分，是至关重要的步骤，所以字符切分的好坏对计算机的辅助识别具有重要意义。本文应用工业照相机对轮胎表面标识进行采集图像，并对采集到的图像应用形态膨胀处理与大津阈值分割算法对轮胎的固有弧线进行提取，然后使用最小二乘法求出前面得到的固有弧线所在圆的圆心。再对轮胎表面的标识符所在的图像区域，应用该固有弧线与其所在圆的圆和半径粗定位，然后再应用快速阈值自适应算法，对粗定位后所得到的待切分图像进行重新二值化，并在完成对待切分图像的消噪处理后，对得到的多行字符标识进行按行切分，最后使用径向的投影方法切分行中的每个字符。本文将径向与弧向两种不同的扫描方式结合起来，有效地应对了普通扫描方式不能处理轮胎表面这种在弧向分布的标识图像的适应性缺陷，并在扫描中使用阈值的局部自适应算法应对轮胎表面的标识前、背景图像差距较小，以至于很难区分的特征，最后采用径向与弧向投影方式完成切分单个字符。(本文来源于《吉林大学》期刊2014-11-01）
黑光月[10]（2013）在《手写女书字符图像切分算法研究》一文中研究指出女书是世界上独一无二的女性专用文字，它主要依靠手工书写的方式，通过母传女，老传少，一代代传承下来。随着女书传人的相继去世，女书的处境十分艰难，亟待信息化保护。脱机女书字符识别技术的研究对抢救和保护女书具有重大的意义，而女书字符切分作为脱机女书字符识别的基础，其准确率直接影响着识别的正确率，对该问题的研究，对于提高识别的系统性能具有十分重要的意义。由于女书的载体众多，且书写风格独特，女书字符图像文本行存在多方向结构，使得文本行提取困难。女书自上而下书写，字符图像中存在上下重迭、上下粘连现象，为女书字符切分带来了巨大的困难，间接影响着后续女书字符信息化处理。本文针对手写女书字符的特点，设计并实现了手写女书字符图像多方向文本行提取方法及女书字符切分方法。论文的主要研究内容如下：(1)针对脱机手写女书字符图像中的文本行呈发散状、弯曲等多方向结构，本文设计并实现了一种基于链接模型的多方向文本行提取方法。该方法首先利用数学形态学操作和最小外接矩形提取女书字符块，并删除图像中的非字符块，然后对字符块构建Delaunay叁角网，并根据叁个给定的准则计算Delaunay叁角网中各边的权重构建链接模型，最后根据链接权重，利用互斥原则搜索出文本行。实验结果表明，该方法能有效提取扇面、布帕等不同载体上女书字符图像中的多方向文本行。(2)为解决女书字符间存在的上下重迭、上下粘连的问题，本文设计并实现了一种基于细化的多步女书字符切分方法。该方法首先利用直方图投影进行预切分，并利用字符平均高度筛选出重迭字符和粘连字符。然后针对重迭女书字符，提出了一种基于背景细化的切分路径搜索方法，解决了上下重迭女书字符的切分。最后提出了一种针对粘连女书的粘连点检测方法，并将粘连女书字符转换为重迭字符进行切分。实验结果表明，该方法能有效地对上下重迭及上下粘连的女书字符进行切分。(本文来源于《中南民族大学》期刊2013-05-06）
字符切分论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
车牌识别主要包括4个环节,分别是:图像预处理、车牌定位、字符切分和字符识别。运用MATLAB软件,对车牌识别算法进行仿真,实现了汽车牌的定位以及字符切分。在预处理方面,对图像进行降噪,将其转化为灰度图像;在边缘检测方面,运用Roberts等算子进行边缘检测,实验比较后,最终采取较优的Roberts算子;在车牌定位方面,对边缘检测后的图像进行数学形态的闭合和腐蚀运算,去除面积较小的部分,得到车牌位置;在字符切分方面,对车牌进行二值化处理,去除车牌上的间隔符,运用比例分割和垂直投影法混合进行字符切分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
字符切分论文参考文献
[1].公保杰,安见才让.印刷体藏文识别中字符切分方法的研究[J].计算机时代.2019
[2].徐雪丽,乌旭东,白媛.车牌定位及字符切分算法的研究与MATLAB仿真[J].延安大学学报(自然科学版).2018
[3].金海燕,夏婷,王彬.自适应字符切分及提取算法研究[J].西安理工大学学报.2016
[4].侯永顺.复杂场景下车牌定位与字符切分方法研究[D].重庆邮电大学.2016
[5].姜志威,丁晓青,彭良瑞,刘长松.低数据资源条件下基于结构信息共享的无切分维文文档识别字符建模[J].电子与信息学报.2015
[6].姜志威,丁晓青,彭良瑞.针对无切分维吾尔文文本行识别的字符模型优化[J].清华大学学报(自然科学版).2015
[7].谢兰军,刘健.数字字符切分中小数点处理[J].科技资讯.2015
[8].刘喜军,哈力木拉提·买买提.印刷哈萨克斯拉夫粘连字符的切分方法[J].计算机工程与设计.2014
[9].华玉峰.轮胎表面标识识别的字符切分方法研究[D].吉林大学.2014
[10].黑光月.手写女书字符图像切分算法研究[D].中南民族大学.2013
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