多字体印刷维吾尔文字符识别系统的研究与开发

该文介绍了维吾尔文的特点及维吾尔文字符识别系统 ,针对维吾尔文的连体结构 ,重点讨论了解决过程中的技术难点 .其中利用投影分离出连体段中的字母 ,采用边切分边识别的方法 ,对文本图像进行了切分 ,分类 ,提取外围特征 ,并通过样张的训练 ,使维吾尔文字符的识别获得了较满意的结果 .

基于HOG特征和MLP分类器的印刷体维吾尔文识别方法

针对印刷体维吾尔文的有效识别问题,提出了一种基于梯度方向直方图(HOG)特征和多层感知器(MLP)神经网络的印刷体维吾尔文识别方案。对维吾尔文图像进行预处理,获得去除噪声后的二值化图像。利用水平投影积分对文本执行行切分,利用垂直投影积分方法执行单词切分和字母切分,获得独立的字母。基于HOG方法提取字母的特征。通过训练好的MLP神经网络分类器,根据提取的HOG特征对字母进行识别。实验结果表明,提出的方法能够精确地从图像中识别出维吾尔文字母。