基于改进滴水算法的芯片图像粘连字符分割

为克服粘连字符对芯片字符识别的影响,提出一种基于改进滴水算法的粘连字符分割方法。在芯片图像进行必要的预处理后,提取单张芯片的标准字符信息,利用水平投影和连通域分析提取粘连区域。通过垂直投影和上下轮廓得到上下轮廓极值点;分别以粘连区域左右两端为起点,利用标准字符信息对极值点进行筛选,选取方差较小的一组作为候选分割点;通过分割点对应关系补齐遗漏的有效分割点;上下有效分割点分别作为水滴起始点和终止点,定义新的滴落路径对粘连字符进行分割。实验结果表明,该算法可有效解决芯片图像的字符粘连问题,并且在分割精准度上拥有良好的表现。

基于模具的手写数字串切分算法及其应用

提出了一种基于模具的手写数字串切分算法 ,该算法通过总结手写数字串中字符之间的连接特点 ,归纳出一套合理的切分曲线类型 ,并根据这些曲线类型设计出多种切分模具 ,从而将字符的切分过程变为各种模具的试用和优选过程 .通过在银行票据OCR系统中的应用 。

基于滴水算法的验证码中粘连字符分割方法

众多研究表明,如果能将验证码中的字符分割开来,用现有的机器学习算法一般都能取得比较好的识别效果。针对字符粘连情况下的验证码的识别问题,提出了一种粘连字符的分割方法。该方法将字符的宽度统计值和竖直投影直方图中的投影极小值点相结合找到分割点,以这些分割点作为滴水算法的起始滴落点对粘连字符进行分割。实验结果证明,该方法用于分割验证码中的粘连字符具有一般性,能够提高验证码识别率。

一种用于手写数字分割的滴水算法的改进

在分析传统滴水算法针对共用粘连字符分割存在不足的基础上,提出一种改进的渗漏过程.该方法首先对字符的笔划粘连部分利用距离变换提取出中心线,并通过计算字符笔划的倾斜角度来指导水滴在中心线上端和下端的渗漏方向,最终形成一条较长倾斜的分割路径,避免了因垂直分割而造成的字符断裂.实验结果中分割效果较好,表明该方法的有效性.

中英混排文档图像粘连字符分割方法的研究

针对中英混排文档图像中粘连字符分割准确率不高的问题,提出了一种改进的滴水分割算法。该方法以贝叶斯分类器区分字符类型并利用阈值判定粘连字符的存在,利用粘连字符上下轮廓的极值点确定候选粘连分割点,并利用距离变换提取粘连位置的中心线,最终将极值点与中心线共同确定的路径作为滴水算法的分割路径来完成对粘连字符的分割。实验结果表明,该方法解决了准确选择滴水算法的起始位置和字符笔划损伤的问题,有效地提高了分割准确率。

基于标签识别的药品追溯算法设计与研究

药品追溯过程中标签信息易出现擦碰导致模糊,对追溯精准性造成影响,提出一种基于标签识别的药品追溯算法。在BP神经网络的基础上对药品标签图像使用滴水算法进行分割,运用K-L转换提取字符特征,将自适应调节学习率及动态调整S型激励函数相结合对药品信息精确识别;使用遗传算法按照种群特征来动态转换交叉概率和变异概率数值,利用海明距离测度和适应度距离相融合手段,保证药品信息的实时跟踪及有效查询。仿真结果表明,吞吐量达到峰值50tps,液体几乎不会对标签的读取率产生影响,药品追溯延迟时间在10s以下,可实时追踪药品流通供应链信息,有效解决药品使用安全问题。

基于背景分析的手写数字切分方法

考虑到手写数字串的结构特点,提出一种以分析特定背景区域为主,针对具体粘连数字采用不同分割策略的切分方法。文中引入蓄水池的概念来形象描绘出背景区域中字符间的粘连部分,并从中抽取某些特征对字符的具体粘连形态进行了归纳分类。在分割过程中,根据字符的粘连类型选用不同的滴水算法来求得分割路径。实验结果表明了该方法对于手写数字分割的有效性。

基于滴水算法的印刷体维吾尔文切分方法

为进一步提高印刷体维吾尔文字符的切分准确性,尤其针对每一行内的两个连体段之间(包括两个独写字母之间以及连体段与独写字母之间的情况)存在重叠现象时的切分,现有的方法未能有效地处理该情况,所以针对此问题提出了一种基于改进的滴水算法的切分方法。该方法首先判断两个连体段之间的关系,若存在空白间隙,则选择空白间隙的左右端作为切分点;若存在重叠现象,则选择基线空白间隙的中点作为切分点,然后根据滴落规则对两个连体段进行切分。实验结果表明,该方法能有效提高切分准确率。

印刷公式中粘连字符的切分

印刷体数学公式中存在粘连字符是限制公式识别系统性能提升的主要因素之一。因此提出一种针对公式粘连中字符水平粘连和角标粘连的切分算法。该算法首先以滴水法为指导思想寻找峰和谷;然后根据峰和谷的形态特征、位置关系及对应位置的垂直投影等特点选出候选切分点;最后根据切分点附近的笔画信息确定切分路径。实验结果表明,该方法能够很好地适用于公式中水平和角标的粘连字符的切分。

手写口算题字符分割方法研究

字符分割的准确率直接影响到小学生手写口算题自动批改的结果。针对小学生手写口算题字符存在粘连的情况,本文提出了多阶段字符分割的方法。首先采用投影法对字符块进行分割;然后根据字符块宽度与笔画复杂程度,找出存在粘连的字符块;最后对滴水算法的水滴起始点进行改进,针对传统滴水算法起始点不准确和字符分割断裂的问题,细化粘连字符块并确定字符粘连点。实验结果表明,该方法可以有效分割手写口算题字符。

改进滴水算法的黏连字符分割方法

针对传统字符图像分割方法对笔画重叠黏连字符分割存在的不足,提出基于改进滴水算法来解决共用笔画黏连字符的分割。算法过程包括:利用Zhang-Sueng并行细化算法与自组织映射神经网络(self-organizing maps,SOM)聚类确定滴水算法初始点;定义新的水滴滴落路径。水滴从初始滴落点出发沿着字符重叠笔画的骨架滴落,水滴到达骨架末端时将继续沿着骨架倾斜方向滴落,直到遇到字符黏连部分的边界,水滴滚动的轨迹即为黏连字符切分路径。用改进滴水算法分割黏连字符避免了传统滴水算法初始滴落点定位不准确,导致字符分割断裂问题。对所提算法进行试验,与传统滴水算法和竖直分割算法进行比较,证明改进算法对笔画重叠黏连字符分割效果理想。