脱机手写维吾尔文本图像单词切分

• 作者: 加合买提·司马义 卡米力·木依丁 艾斯卡尔·艾木都拉 阿依萨代提·阿卜力孜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 维吾尔文 手写文本图像 单词切分 聚类 着色处理
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 133-138
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4769字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1612-0245

摘要

针对脱机手写维吾尔文本行图像中单词切分问题,提出了FCM融合K-means的聚类算法.通过该算法得到单词内距离和单词间距离两种分类.以聚类结果为依据,对文字区域进行合并,得到切分点,再对切分点内的文字进行连通域标注,进行着色处理.以50幅不同的人书写的维吾尔脱机手写文本图像为实验对象,共有536行和4002个单词,正确切分率达到80.68%.实验结果表明,该方法解决了手写维吾尔文在切分过程中,单词间距离不规律带来的切分困难的问题和一些单词间重叠的问题.同时实现了大篇幅手写文本图像的整体处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉	新疆大学信息科学与工程学院	170	561	11.0	15.0
2	卡米力·木依丁	新疆大学信息科学与工程学院	27	90	4.0	9.0
3	阿依萨代提·阿卜力孜	新疆大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
4	加合买提·司马义	新疆大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0