印刷体汉字的分类和识别
印刷体文字识别方法研究
西北工业大学硕士学位论文印刷体文字识别方法研究姓名:张炜申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:赵荣椿19990301摘要《文字楚人类茨怠交滚爨垂簧手段,印别然汉字鼋}:{裂霹以有效黥提高印刷资料的录入速度,它的突破会极大的促进全球的信息化进程。
本文逶邋对国内拜多静文字谬剩方法静深入磅究,结合爨】麓蒋汉字静自身特点,提出了一种多级分类的综合统计识别方法。
经过实验,取、得了令人满意的效采。
P_,一一/一般的文字谚{别系绞出预处理、特征提取、模式匹配和后处理四大模块组成。
本文在许多关键技术方面提出了自己的方法:酋先,在联处矬除段,晨嬲一‘秽麓棼毂颇斜较澎算法,若姆文字归~怨为36t36点阵而爿;是传统的48+48点阵,宵效的减少了计算量,且几乎不会造黢罄{鬟奉麴降低;撬爨馥送懿基予羚攫豹筠…纯,避免了笔爨浚失;其次,在特征提取时,采用一种改进的粗外围特征,并进行二重分割,充分傈涯特征的高度稳定经;采用162维平均线密度特蔹斓于鲴分类:第三,程模式躁配时,针对各级特点,分别采用绝对值距离、欧氏距离、以及类似泼加权准则判别;最詹,在后处理阶段,根据语言、文字学知谈,采躜字频艇投秘上”F文缝溷关系分烈处理。
关键词文字识另(印刷体汉字识彬多级分影预处理,婶、Y《Nv"文字识别,印刷体汉字识别’、多级分类’,预处理,(行、翔一纯V,二耄务彤耨鬣提醇羯爨准潮<ABSTRAC零Writtenlanguageisanimportantmeansofcommunication,recognitionofmachineprintedcharacterCallimprovetheefficiencyofmaterialinputcommendably,thebreakthroughofitcanacceleratetheprocedureofworld’sinformationexchange,Inthispaper,basedonthecharacteristicsofprintedcharacters,Weproposeamulti-stagesynthesizedstatisticalmethodaftercarefullystudiedmanykindsofrecognitionmethodintheworld。
印刷体汉字语是左右对称的
印刷体汉字语是左右对称的印刷体汉字是中国传统文化的重要组成部分,它以其独特的形态和结构引人注目。
其中一个特点就是,很多印刷体汉字在形态上是左右对称的。
左右对称是指一个物体或形状的左侧和右侧是完全一样的,无论从哪个方向观察,都能看到相同的形态。
在印刷体汉字中,有很多汉字的构造和笔画都符合这个特点。
比如,“人”字就是一个左右对称的汉字,它的左右两边的形态完全一样。
再比如,“木”字也是一个左右对称的汉字,它的左右两边的笔画和结构也是完全一样的。
左右对称的印刷体汉字不仅仅是形态上的对称,更体现了中国汉字的独特之处。
在书法和字体设计中,左右对称的汉字常常被用来作为设计的基础元素。
这些汉字可以通过调整笔画的粗细、线条的弯曲度和字体的排列来展现出不同的风格和特点。
除了形态上的对称外,印刷体汉字还有一些其他的对称特点。
比如,“上下对称”和“对称轴线”。
上下对称是指一个物体或形状的上半部分和下半部分是完全一样的,而对称轴线则是指一个物体或形状可以通过一个轴线来实现对称。
这些对称特点在一些特殊的汉字中也得到了体现。
印刷体汉字的左右对称不仅仅是一种形态上的美感,更具有一定的象征意义。
左右对称可以被理解为平衡和和谐的象征,也代表着中国传统文化中追求和平、和谐和平衡的价值观。
这种对称也契合了中国人讲究“天人合一”的思想,即人与自然、人与社会、人与自己之间的和谐统一。
总的来说,印刷体汉字语是左右对称的这一特点是中国传统文化的重要组成部分。
通过左右对称的形态,汉字展现出了独特的美感和价值观。
这种特点不仅仅体现在形态上,更是一种象征和表达方式。
印刷体汉字的左右对称给人们带来了美的享受,也传递了中国传统文化中追求和平、和谐和平衡的价值观。
多体印刷体汉字识别是能识别出印刷的一连串文字
多体印刷体汉字识别是能识别出印刷的一连串文字随着互联网技术的发展,人工智能技术已经得到了广泛的应用。
人工智能不仅仅只能改善现有的技术,也可以创造出新的技术。
最近,有一种叫做多体印刷体汉字识别的技术被开发出来,它可以识别出印刷的一连串文字,这种技术不仅可以大大提高技术效率,而且可以使数据更安全。
多体印刷体汉字识别是利用机器学习技术实现的,是一个复杂的过程。
首先,它需要对大量的印刷汉字图像进行分析,分析出图像中每个汉字的样子,以及汉字之间的复杂结构关系。
其次,它需要运用计算机视觉技术,把每个汉字转化为字符,这个过程需要建立一个复杂的模型,使之能够准确识别出印刷汉字的拼音和汉字。
最后,它需要对分析出来的数据进行统计和分析,以确定出正确的拼音或汉字。
多体印刷体汉字识别的实现有很多优势,首先,它可以提高识别精度,使得数据更加准确。
其次,它可以大大提高效率,因为它不需要繁琐的人工操作,可以更快速地识别出所需要的数据。
此外,该技术还可以提高数据的安全性,因为它可以准确识别出印刷文本,从而减少一处文件遭到篡改的可能性。
多体印刷体汉字识别技术是一种重要的新兴技术,它给人们和企业带来了很多方便。
基于这种技术,许多企业可以更有效地处理文档,而且数据也更加安全可靠。
此外,多体印刷体汉字识别技术还可以被用来识别印刷在假币上的文字,在抗非法货币方面发挥重要作用。
多体印刷体汉字识别技术的发展也为人们带来了很多好处,特别是能够大大提高效率,大大减轻人的负担。
但是,由于这种技术的应用仍处于初级阶段,可能会面临一些种种问题,比如,在印刷文本汉字过多的情况下,可能会出现识别的问题,显示的数据可能会有一定的偏差。
可以说,多体印刷体汉字识别技术是一种值得关注的技术,它可以大大提高效率,提升数据安全性,而且可以应用到各种领域,从而改善人们的生活。
但是,它仍处于发展初期,仍有很多不完善的地方,需要进一步开发完善,以满足更多的需求。
识别汉字的字体和风格
识别汉字的字体和风格汉字作为中文的基础,承载着丰富的文化内涵和历史沉淀。
在日常生活中,我们常常会遇到各种不同的汉字字体和风格,这些差异使得每个汉字都有其独特的美感和表达方式。
本文将探讨如何识别汉字的字体和风格,并了解它们的背后所代表的意义。
首先,我们来谈谈汉字的字体。
字体是指汉字在书写过程中所呈现出的特定形态和风格。
在汉字的演变过程中,出现了许多不同的字体,每种字体都有其独特的笔画结构和字形特征。
常见的字体有宋体、楷体、仿宋体、黑体等。
宋体是最常用的字体,其笔画清晰、端正,适合印刷和书写。
楷体则更加书法化,笔画流畅,富有艺术感。
仿宋体则是对宋体的模仿,字形稍微变形,更具装饰性。
黑体则是一种粗黑的字体,适合突出文字的强调和冲击力。
通过观察字体的笔画结构和字形特征,我们可以辨别出不同字体所代表的风格和气质。
其次,我们来探讨汉字的风格。
风格是指汉字在书写过程中所呈现出的独特艺术风格和表达方式。
由于汉字的历史悠久,每个时期都有不同的书法风格。
古代的汉字书法以隶书、楷书、行书、草书为主要风格。
隶书是古代秦汉时期的官方字体,笔画工整、规范,适合刻石和铭文。
楷书则是书法的典范,笔画流畅、舒展,富有韵味和美感。
行书是楷书的一种变体,书写速度较快,笔画连续,更加书法化。
草书则是书法的极致,笔画潇洒、奔放,具有独特的艺术魅力。
通过观察汉字的书写风格,我们可以了解到不同时期和不同书法家的艺术追求和个性特点。
除了字体和风格,汉字还有一些特殊的变体和衍生形式。
比如繁体字是汉字的一种变体,主要在台湾、香港和澳门地区使用。
繁体字相对于简体字来说,字形更加复杂,笔画更多,更具传统的味道。
此外,还有一些特殊的字体和装饰性的字形,如篆书、隶变、拼音字母等。
篆书是古代的一种字体,字形刚劲有力,富有雕琢感。
隶变则是对隶书的变形和演变,字形更加装饰性,适合书法作品和艺术设计。
拼音字母则是为了方便汉字输入和拼音标注而产生的字形,字形简化,符合现代化的需求。
中华人民共和国国家标准 印刷汉字字体分类
中华人民共和国国家标准印刷汉字字体分类
佚名
【期刊名称】《印刷质量与标准化》
【年(卷),期】1994(000)005
【摘要】1 主题内容与适用范围本标准规定了印刷汉字字体分类的方法。
本标准适用于出版社、杂志社、报社、印刷科研单位、印刷厂、制做印刷字体字模的生产厂家和计算机公司及供国内、国外技术业务交往使用。
2 字体分类 2.1 分类方法本标准将印刷汉字字体类别划分为系列、品种两个层次,其定义如下: 系列:按字体的笔形特征分为宋体系列、仿宋体系列、楷体系列、黑体系列、隶书体系列、魏碑体系列、美术体系列。
【总页数】4页(P19-22)
【正文语种】中文
【中图分类】TS80
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5.基于迁移学习的卷积神经网络印刷汉字字体识别模型研究 [J], 闫飞;张华;冯春成;李小霞
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印刷字体
10/舒体:软弱、猥琐、轻浮。由于其制作与舒同的书法韵味有很大出入,电脑打出来便过于柔弱,失去了它原有的韧劲,少用为妙。
8/行楷:粗俗。作为手写文书,行楷本来是最常用,也是最能出彩的字体,但电脑中的行楷字体书法功底欠佳,书法最讲究变化,电脑却同一个字千篇一律,犯了书法的一大忌。行楷在上世纪八九十年代末的报刊标题中风行一时,现在已逐渐被抛弃,降格为县级以下报刊或一些单位内部刊物中使用。电视节目中如果一定要用的话,一个片子最多使用一两个字就够了,用在一句话以上就要考虑会不会影响片子的品味了。
2/黑体:厚重、抢眼。多用于标题制作,有强调的效果。但电影、电视唱词字幕字号较小,用宋体有时容易让人看了眼花,用清瘦型的黑体做唱词已被普遍接受。
3/楷体:清秀、平和,带书卷味。它是近、现代印刷品中追求书卷味的产物,多用于启蒙教材。在专业书籍中多用于主观文字当中。唱词制作也可接受。
4/仿宋:权威、古板。是早期中文打字机的专用字体,由于那种打字机多用于国家机关,因此仿宋体至今仍是红头文件的专用字体。印刷品中使用仿宋体给人某种权威的感觉,一般用于观点提示性阐述,电视字幕不多用。
5/圆体:小资、势利、商业味。这种字体最初出现在海外商业场合,也称线性。内地版本的圆体字比较僵硬,缺乏美感,电视屏幕上还经常笔画粘在一起,变成一块一块的,看了费劲,不用也罢,少用可表现一种艺术的时尚,滥用则嫌矫揉造作。
7/魏碑:刚劲、正气、强硬。电视字幕中顶多适用于法律节目的标题制作。喜欢魏碑体的同学最好拿书法作品来欣赏,电视节目还是多表现客观,不宜用魏碑。
第11讲印刷体汉字的分类和识别
印刷体汉字分类举例
在下图中,“3”所代表的文字不仅在类别A中, 也可能同时在类别C中。在细分判别A和C类中 的文字时应同时考虑“3”所代表的文字。返回
印刷体汉字分类的方法
采用复合特征的分类 多级分类
返回
采用复合特征的分类
选用N种具有互补特征作为类特征 在学习阶段,对训练样本进行N次互不
相似度计算举例
计算“汉”和“字”点阵向量的角度相似性 以及5种二值特征相似度。
相似度计算结果
角度相似系数= 0.327165 Tanimoto系数=0.195402 Rao系数=0.066406 简单匹配系数= 0.726563 Dice系数= 0.326923 Kulzinsky系数=0.242857 返回
返回
xi=a1a2…ai, yj =b1b2…bj
“-”表示删除或插入, Ed(a, b)=Ed(xm, yn)
距离计算举例
计算下面“汉”和“字”点阵之间的几种距离
距离计算结果
曼哈顿街区距离=70
欧氏距离=
8.3666
切比雪夫距离=1
s阶闵可夫斯基距离=
Camberra距离=70
返回
曼哈顿街区距离
又称为分量绝对值求和距离。 返回
欧氏距离
返回
切比雪夫(Chebychev)距离
又称为分量绝对值最大距离。返回
s阶闵可夫斯基距离
(Minkowski)距离。返回
马氏(Mahalanobis)距离
是一个正定矩阵。返回
Camberra距离
返回
编辑距离和演化距离
(1)非负性:d(x,y)0,
当且仅当y=x时,等号成立;
(2)对称性:d(x,y)= d(y ,x);
印刷体文字的识别研究方法分类介绍
印刷体文字的识别研究方法分类介绍识别方法是整个系统的核心。
用于汉字识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。
下面分别进行介绍。
结构模式识别汉字是一种特殊的模式,其结构虽然比较复杂,但具有相当严格的规律性。
换言之,汉字图形含有丰富的结构信息,可以设法提取含有这种信息的结构特征及其组字规律,作为识别汉字的依据,这就是结构模式识别。
结构模式识别是早期汉字识别研究的主要方法。
其主要出发点是汉字的组成结构。
从汉字的构成上讲,汉字是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的;还可以认为汉字是由更小的结构基元构成的。
由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对汉字加以描述,就像一篇文章由单字、词、短语和句子按语法规律所组成一样。
所以这种方法也叫句法模式识别。
识别时,利用上述结构信息及句法分析的方法进行识别,类似一个逻辑推理器。
用这种方法来描述汉字字形结构在理论上是比较恰当的,其主要优点在于对字体变化的适应性强,区分相似字能力强;但是,在实际应用中,面临的主要问题是抗干扰能力差,因为在实际得到的文本图象中存在着各种干扰,如倾斜,扭曲,断裂,粘连,纸张上的污点,对比度差等等。
这些因素直接影响到结构基元的提取,假如结构基元不能准确地得到,后面的推理过程就成了无源之水。
此外结构模式识别的描述比较复杂,匹配过程的复杂度因而也较高。
所以在印刷体汉字识别领域中,纯结构模式识别方法已经逐渐衰落,句法识别的方法正日益受到挑战。
统计模式识别统计决策论发展较早,理论也较成熟。
其要点是提取待识别模式的的一组统计特征,然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
汉字的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体,其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。
统计特征的特点是抗干扰性强,匹配与分类的算法简单,易于实现。
不足之处在于细分能力较弱,区分相似字的能力差一些。
常见的统计模式识别方法有:(1)模板匹配。
模板匹配并不需要特征提取过程。
模式识别-第十讲 印刷体汉字识别中的特征提取
9.3.3 粗网格特征
• 把加框p×q点阵文字分割成n×n份,n通 常取8,取每份中黑像素数对整个文字黑 像素数的比例,将所有n×n值排成一列 形成 n 2维特征向量。
• 粗网格特征体现了文字整体形状的分布, 但该特征抗笔划位置干扰的能力差。
9.3.4 笔划密度特征
• 在加框的p×q点阵中,向不同的方向投影,对 文字黑像素的个数做累加计算,并除以文字面 积。通常取水平、垂直、45度和135度四个扫描 方向,每个方向取n个值(通常n=16)作为特征, 形成4n维特征向量。 • 这种从文字四个方向抽取的笔划密度特征叫做四 方向笔划密度特征,它不但对印刷体汉字分类有 较好的效果,对手写印刷体汉字分类也具有价值。
• 一般认为,印刷体汉字要比手写体汉字规范, 因而印刷体汉字识别要容易一些。
• 从一幅复杂版面中切分出印刷单字是一个较困 难的任务。对印刷体汉字能做到低品质、复杂 版面、通用型的识别系统也是很困难的。
9.2 文字的归一化
• 文字被输入到计算机中提取特征前通常 需要把文字做归一化处理。归一化有三 种: • 位置归一化 • 大小归一化 • 笔划粗细归一化
9.3.6 包含配选法
• 许多汉字具有相同的偏旁部首,包含配 选法就是利用这一点对汉字分类。 • 分类用的模板是汉字偏旁部首的骨架图 形。分类时,将输入文字和各标准模板 做“与”运算。
• 根据未知输入文字图像和分类用标准模 板图像“与”的结果是否相同于该标准 图像,可以判断出未知文字属于哪一类。
9.3.2 粗外围特征
• 粗外围特征抽取的过程为:先求出文字的外边框, 再把p×q点阵文字在横向和纵向各分割成n份,n 通常取8。从文字四边框往里面扫描,计算最初 与文字笔划相碰的非文字部分的面积和全部文字 面积之比作为一次粗外围特征(4n维)。
汉字的基本印刷字体
汉字的基本印刷字体在汉字的演变历史中,不同的字体被开发出来以满足人们在不同场合和用途的需求。
这些字体具有各自独特的特点和风格,每种字体都有其独特的视觉效果和表达力。
在印刷品中,常见的汉字基本印刷字体包括宋体、仿宋体、楷体和黑体(方体)等。
1.宋体宋体是最常见的汉字印刷体,其特点是字形方正、横竖笔画分明、结构严谨、整齐划一。
宋体由宋代书法家米芾所创,因此也被称为“米体”。
在印刷品中,宋体广泛应用于书籍、报纸、杂志等各类出版物,是汉字印刷体的代表之一。
2.仿宋体仿宋体是一种模仿宋体的新字体,其字形与宋体相似,但笔画更为细长,结构也更加优美。
仿宋体在印刷品中常被用于古籍、书法作品等需要展现古典韵味的场合,同时也被广泛用于书籍的版式设计。
3.楷体楷体是一种手写风格的字体,字形较为自然、圆润,笔画也比较流畅。
楷体具有亲切、柔和的特点,常被用于儿童读物、文学作品等需要表现温情和诗意的场合。
楷体也有多种风格,如正楷、行楷、草楷等,根据不同的用途可以选择不同的楷体风格。
4.黑体(方体)黑体是一种粗细一致、横平竖直的字体,其字形简洁、醒目,具有强烈的视觉冲击力。
黑体在印刷品中被广泛应用于标题、广告、海报等需要突出重点的场合。
黑体也有多种变体,如粗黑体、中黑体等,可以根据需要选择不同粗细的黑体进行使用。
除了以上四种基本印刷字体外,还有许多其他的汉字字体,如行书、草书、隶书等,这些字体各有特色,适用于不同的场合和用途。
在选择使用哪种字体时需要考虑出版物的整体风格、内容以及读者群体等因素。
同时,在设计中要注意字体的可读性和易读性,以确保读者能够轻松地阅读和理解印刷内容。
印刷体汉字识别技术
印刷体汉字识别技术随着科技的飞速发展,印刷体汉字识别技术已经成为了一个备受的研究领域。
这种技术运用机器视觉和深度学习等方法,自动识别印刷体汉字,对于推动智能化发展、提升工作效率等方面具有重要意义。
印刷体汉字识别技术的发展历程印刷体汉字识别技术的发展可以追溯到20世纪90年代。
当时,该技术主要基于传统的字符识别算法,如SVM、KNN等。
随着深度学习技术的快速发展,印刷体汉字识别技术取得了突破性进展。
2013年,微软亚洲研究院提出了基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,极大地提高了印刷体汉字识别准确率。
印刷体汉字识别技术的应用领域印刷体汉字识别技术的应用范围非常广泛。
首先,在智能化办公领域,该技术可以用于自动化文档处理,如OCR文字识别、自动分类等,提高办公效率。
其次,在文化教育领域,印刷体汉字识别技术可用于数字化图书馆、智能阅卷等,为文化教育资源的利用和评估提供技术支持。
此外,在智能化生产领域,该技术也可以应用于生产线上的质量检测、物品分类等。
提高印刷体汉字识别率的方法和技术为了进一步提高印刷体汉字的识别率,研究者们不断探索新的方法和技术。
首先,深度学习模型的改进是关键。
近年来,研究者们提出了许多针对汉字识别的深度学习模型,如卷积神经网络、循环神经网络等,这些模型在汉字识别任务中取得了很好的效果。
其次,优化字符的预处理方法也很重要,如二值化、去噪、版面分割等,这些技术可以有效提高汉字识别的准确率。
印刷体汉字识别技术的挑战与解决方案尽管印刷体汉字识别技术已经取得了很大的进展,但是仍存在一些挑战。
首先,对于复杂背景和噪声干扰,如何提高识别的准确性是一个难题。
针对这个问题,一些研究者提出了基于注意力机制的模型,通过聚焦于图像的特定区域,提高模型对噪声的鲁棒性。
其次,如何处理不同的字体、字号和排版也是一大挑战。
对此,一些研究者采用了数据增强技术,通过在训练数据中添加不同的字体、字号和排版,提高了模型的适应性。
识别印刷体汉字的集团表达法
识别印刷体汉字的集团表达法
随着中国经济的发展,企业之间的竞争也愈加激烈,企业如何在多元化的市场中脱颖而出,成为众多企业的头等大事。
而在企业之间的交流中,印刷体汉字的集团表达法也成为了一种无形的资产,拥有这种资产的企业能够更好的表达自己的价值,从而在企业间的竞争中更加出色。
印刷体汉字的集团表达法,是基于企业的管理理念、公司文化及其他方面建立起来的一种表达方式,它主要是对企业品牌及其他息的重要性进行了提升,并且通过统一的字体、排版以及形式来表达企业的整体价值,从而使企业在竞争中更加出色。
印刷体汉字的集团表达法,具有明显的优越性,它能够有效的表达企业的文化及其他息,使企业在竞争中更具有吸引力,并能够被更多的客户所认可。
而且,印刷体汉字的集团表达法也能够有效的提升企业在市场上的知名度和可度,让更多的人了解企业,从而实现企业的价值。
此外,印刷体汉字的集团表达法也可以作为企业的一种营销工具,通过印刷体汉字表达出企业的整体价值,能够有效的提升企业的市场知名度和美誉度,从而实现企业的营销目的。
总之,印刷体汉字的集团表达法是企业在竞争中的一种重要的资产,它能够有效的表达企业的价值,使企业在市场上更
加出色,也可以作为企业的一种营销工具,帮助企业实现其营销目的。
只有拥有这种资产,企业才能够在市场中脱颖而出,获得更多的客户和更高的市场份额。
基于计算机视觉的汉字识别与印刷体转写技术研究
基于计算机视觉的汉字识别与印刷体转写技术研究计算机视觉技术在现代社会中得到了广泛的应用,其中汉字识别与印刷体转写是一个重要的研究方向。
本文将探讨基于计算机视觉的汉字识别与印刷体转写技术的研究进展、方法和挑战。
1. 引言计算机视觉技术是研究如何让计算机通过视觉感知和理解图像或视频,并进行相关的任务,如物体识别、图像分类等。
汉字识别与印刷体转写是计算机视觉技术中一个重要的应用领域。
它在很多实际场景中都有广泛的应用,如自动化文档处理、手写文字识别和文本重排等。
2. 汉字识别汉字作为世界上使用人数最多的文字,其识别是一个具有挑战性的任务。
传统的汉字识别方法主要基于特征提取和模式匹配。
这些方法常常使用算法提取图像的特征点或线条,然后利用模板匹配或机器学习方法来进行汉字识别。
然而,这些方法对于复杂的汉字或手写文字的识别效果有限。
近年来,深度学习技术的兴起为汉字识别带来了新的突破。
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)被广泛用于汉字识别任务中。
通过使用大规模的数据集进行训练,深度学习模型可以学习到更加丰富和抽象的特征表示,从而提高了汉字识别的准确率和鲁棒性。
3. 印刷体转写印刷体转写是将印刷体汉字转换成计算机可识别的字符序列。
印刷体转写在实际应用中有着广泛的需求。
传统的印刷体转写方法主要基于字库匹配和规则匹配。
这些方法通过建立字形和字符之间的对应关系,将印刷体汉字转换为标准的计算机字符。
然而,传统的印刷体转写方法对于复杂的字体和噪声干扰具有较弱的鲁棒性。
近年来,基于深度学习的印刷体转写方法取得了显著的进展。
通过使用大规模的印刷体汉字数据集进行训练,深度学习模型可以学习到字形和字符之间的复杂映射关系,从而实现更准确和鲁棒的印刷体转写。
4. 方法和算法基于计算机视觉的汉字识别与印刷体转写技术主要利用深度学习模型进行实现。
在汉字识别任务中,常用的模型包括基于CNN的物体检测模型、基于RNN的序列分类模型和端到端的无监督模型。
印刷字符知识详解
印刷字符知识详解文字是用来记录和传达语言的书写符号。
印刷上用的字符可以分为字种、字体、字号等内容。
1、字体在国内的印刷行业,字种主要有汉字、外文字、民族字等几种。
汉字包括如宋体、楷体、黑体等等。
外文字又可以依字的粗细分为白体和黑体,或依外形分为正体、斜体、花体等等。
民族字是指一些少数民族所使用的文字,如蒙古文、藏文、维吾尔文、朝鲜文等。
宋体:宋体字是印刷行业应用得最为广泛的一种字体,根据字的外形的不同,又分为书宋和报宋。
宋体是起源于宋代雕版印刷时通行的一种印刷字体。
宋体字的字形方正,笔画横平竖直,横细竖粗,棱角分明,结构严谨,整齐均匀,有极强的笔画规律性,从而使人在阅读时有一种舒适醒目的感觉。
在现代印刷中主要用于书刊或报纸的正文部分。
楷体:楷体又称活体,是一种模仿手写习惯的一种字体,笔画挺秀均匀,字形端正,广泛地用于学生课本、通俗读物、批注等。
黑体:黑体字又称方体或等线体,是一种字面呈正方形的粗壮字体,字形端庄,笔画横平竖直,笔迹全部一样粗细,结构醒目严密。
黑体适用于标题或需要引起注意的醒目按语或批注,因为字体过于粗壮,所以不适用于排印正文部分。
仿宋体:仿宋体是一种采用宋体结构、楷书笔画的一种较为清秀挺拔的字体,笔画横竖粗细均匀,常用于排印副标题、诗词短文、批注、引文等,在一些读物中也用来排印正文部分。
美术体:美术体是指一些非正常的特殊的印刷用字体,一般是为了美化版面而采用。
美术体的笔画和结构一般都进行了一些形象化,常用于书刊封面或版面上的标题部分,应用适当,可以有效地增强印刷品的艺术品味。
这类字体的种类非常广泛,如汉鼎、文鼎等字库中的字体。
2、字号字号是区分文字的大小的一种衡量标准,国际上通用的是点制,在国内则是以号制为主,点制为辅。
号制是采用互不成倍数的几种活字为标准的,根据加倍或减半的换算关系而自成系统,可以分为四号字系统、五号字系统、六号字系统等。
字号的标称数越小,字形越大,如四号字比五号字要大,五号字又要比六号字大等。
14视觉识别06识别印刷体文字-人工智能教程
视觉识别06识别印刷文字简介OCR印刷字体识别也广泛引用到我们生活中,例如商务人员经常用到的是什么名片识别,发票识别等。
还有在图书馆中,我们经常需要摘录一些文章,都可能用到文字识别。
现在社会流行的文字识别,一般是针对印刷体(例如书籍、发票、个人名片等等),手写体因为太千变万化了,所以市面上还没有一个很好的解决方案,但是印刷字体,字体基本上就是有限的那么多种,所以视觉识别印刷体准确率是非常高。
本节我们来学习如何识别印刷字体原理OCR对图像文本的识别可以划分为三个步骤1. 文本检测,一张图片里面并不是所有地方都是填满字或者是整整齐齐的写在同一段里面,这时候需要对文本进行检测提取。
2. 字符分隔,根据规则对中文字符或者英文字符进行分割成独立的单元3. 字符识别,对独立的单元做算法处理进行识别实验条件安装好Kittenblock畅顺的网络USB摄像头(型号没有限制)打印好文字的A4纸或者字比较大的书籍(除此外,您无需购买小喵任何硬件套件,人工智能,小喵真的是做到普惠,希望各位老师多多支持!)PS:Kittenblock软件安装过程很简单,这里不再作介绍,具体参照:/的Kittenblock教程分栏插件加载双击打开Kittenblock,左下角加载插件选择视觉侦测插件与Face AI插件(调用视频侦测插件的原因是因为要开启摄像头)插件成功加载切记在打开Kittenblock已经插上USB摄像头,并且保证USB摄像头是可用的。
一旦插件成功加载后,舞台背景即成为摄像头的取景框(与实际镜像),如果舞台没有变化那么说明你的摄像头没有成功驱动或者被其它软件占用了识别印刷文字首先你需要建立一个列表(注意是列表!不是变量!),我这里命名为识别文本列表列表已建立把列表塞入印刷体识别(txt)的积木块,将视频开启镜像,不然看上去字是左右反的。
识别印刷文字结果文本如果有很多行,识别结果会以行位结果,把每一行存成列表的一个项在通过语音朗读,我们可以做一个古诗朗读机器人。
印刷体名词解释
印刷体名词解释
印刷体是企业在不损害原有标志的设计理念和视觉结构形式的原则下,针对印刷方式的不同表现和印刷技术、制作程序的限制,制作标准字的各种变体设计,并以规范的形式固定下来。
印刷体是标准字基本要素和其他基本要素的组合。
由于标准字应用在平面印刷品、立体空间物体、特殊材料的霓虹灯、布匹上刺绣等各种媒体时存在差异及工艺制作的技术性问题,因此对标准字的设计往往采用变体,以加强标准字的传达功能。
常见的印刷体包括:
1.楷体:楷体是一种笔画清晰、结构规整的字体,常用于书法、印章和传统文化领域。
它的特点是线条流畅,适合长篇文字和正式场合的使用。
2.仿宋体:仿宋体是对宋体字体进行了改良和演变而成的字体,结构较为工整,既保留了宋体的特点,又增加了一些时代感,常用于印刷、出版和排版领域。
3.黑体:黑体是一种粗体、无衬线的字体,线条粗细均匀,边缘清晰,具有醒目的效果,常用于标题、标语和强调文字。
4.英文衬线体:英文衬线体是一种带有细小装饰线条的字体,如Times New Roman和Georgia,适用于长篇文章和印刷出版物。
5.英文无衬线体:英文无衬线体是一种没有装饰线条的字体,如Arial和Helvetica,具有简洁、现代的外观,常用于标题、标语和数字显示。
包装印刷字体
包装印刷字体
印刷体的字形清晰度高且容易辩别,在包装设计中的应用比较普遍。
汉字印刷体在包装上运用的主要有黑体、宋体、综艺体和圆黑体。
不同的印刷体具有不同的风格,对于表现不同的商品特性各具作用。
在包装印刷制作中运用最为丰富多变的还是装饰字体。
装饰体的形式多种多样,其变化形式主要有外形变化、笔画变化、结构变化、形象变化等多种。
针对不同的商品内容应作有效的选择。
产品包装印刷中的字体选择,一般要注意以下要点:字体格调要体现基本内容的属性特点。
字体应用良好的识别性、可读性,特别是书法体的运用。
为避免一般消费者看不懂,应该进行调整,改进,使其即能为大众所接受,又不失艺术风味。
并且需注意同一名称、同一内容的字体风格要一致。
在包装印刷中文字以外,对于出口商品的包装,或者内外销有包装文字的设计,必然涉及到外国文字的运用。
其中英文在包装中涉及到最多。
这种文字的特点是以字母构词,二十六个字母有大,小写之分。
印刷字体赏析
印刷字体是排版设计中的重要组成部分,不同的字体有着不同的风格和特点。
以下是对几种常见印刷字体的赏析:1. 黑体(Blackboard体): 黑体是一种粗壮的字体,线条粗细均匀,具有强烈的对比度和可读性。
它适用于标题和大文字块的设计,可以强调文本的重要性。
2. 仿宋体(FangSong体): 仿宋体是一种传统的中文字体,具有优美的笔画和清晰的结构。
它适用于书籍、杂志等需要高品质印刷的设计,可以为作品增添古典气息。
3. 仿宋体(FangSong体): 仿宋体是一种传统的中文字,具有优美的笔画和清晰的结构。
它适用于书籍、杂志等需要高品质印刷的设计,可以为作品增添古典气息。
4. 综艺体(Viva体): 综艺体是一种现代化的中文字体,线条流畅、结构清晰,适合用于广告、海报等需要时尚、创新的设计。
5. 艺术字(Art体): 艺术字是一种具有装饰性的字体,通常用于设计标志、标识等需要独特风格的设计。
艺术字可以增强品牌形象和辨识度。
6. 正黑体(Regular体): 正黑体是一种标准的无衬线字体,线条均匀、清晰,适合用于正文排版,可以保证文本的可读性。
7. 斜体(Italic体): 斜体是一种倾斜的字体,可以增加文本的视觉吸引力和动感。
它适用于标题、标等需要强调个性的设计。
8. 粗体(Bold体): 粗体是一种加粗的字体,可以使文本更加突出和醒目。
它适用于标题、强调文本等需要增加视觉吸引力的设计。
9. 粗黑体(Bold黑体): 粗黑体是一种加粗且线条均匀的黑体,与黑体相似但比黑体更粗,适用于标题、标志等需要强调个性的设计。
10. 仿宋体(FangSong体): 仿宋体是一种传统的中文字体,具有优美的笔画和清晰的结构。
它适用于书籍、杂志等需要高品质印刷的设计,可以为作品增添古典气息。
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(1)非负性:d(x,y)0,
当且仅当y=x时,等号成立;
(2)对称性:d(x,y)= d(y ,x);
(3)三角不等式:
d(x,y)d(x,z)+d(z,y)
返回
常用距离
曼哈顿街区距离, 欧氏距离 切比雪夫(Chebychev)距离 s阶闵可夫斯基(Minkowski)距离 马氏(Mahalanobis)距离, Camberra距离 编辑距离和演化距离
汉字识别通常都要对汉字做一级或多级 分类,然后再细分判别,从而大大提高 识别效率。
返回
印刷体汉字分类的基本要求
粗分类的正确分类率和分类稳定性要高。 文字识别是先粗分类,然后再细分。粗 分类的正确与否会影响到后面的识别。
粗分类的速度要快。这要求分类的算法 简单,同时要求分在各个类别中的汉字 的数目比较平均,从而提高分类的效率。
返回
曼哈顿街区距离
N
d (x, y) xi yi i 1
又称为分量绝对值求和距离。 返回
欧氏距离
1
N
2 2
d (x, y)
i 1
xi
yi
返回
切比雪夫(Chebychev)距离
d
(x,
y)
max
i
xi
yi
又称为分量绝对值最大距离。返回
s阶闵可夫斯基距离
1
d (x, y)
N
i 1
xi
返回
相似度的数学定义
相似度是满足如下三个条件的二元函数:
1. 非负性:
(x, y) 0
2.自大性:
(x, x) (x, y)
3. 对称性:
(x, y) ( y, x)
返回
常用相似度
距离相似度,角度相似系数 相关系数,指数相似系数 非负特征相似度,二值特征相似度
返回
返回
指数相似系数
(x, y)
1 n
n
exp[
i1
3 4
( xi
yi )2
2 i
]
返回
非负特征相似度
min( xi , yi )
xi yi )
min(xi , yi )
(x, y) i
xi yi
i
返回
min(xi , yi )
(x, y) i
由于“替换” 、“删除”和“插入”可 以解释为基因序列的三种演化操作,因 此编辑距离又称为演化距离。
返回
编辑距离Ed的计算方法
a=a1a2…am, b=b1b2…bn
返回
xi=a1a2…ai, yj =b1b2…bj
“-”表示删除或插入, Ed(a, b)=Ed(xm, yn)
Ed (x0, y j ) j, Ed (xi , y0 ) i
返回
距离计算举例
计算下面序列之间的编辑距离: ab和ac acb和ab ac和abc abcc和cbaa
距离计算结果
ab和ac的编辑距离=1 acb和ab的编辑距离=1 ac和abc的编辑距离=1 abcc和cbaa的编辑距离=3
返回
基于相似度的识别准则
相似度的数学定义 常用相似度 相似度计算举例
max(xi , yi )
i
二值特征相似度
二值特征向量的分量只能取值0或1。 二值特征分量有四种基本匹配 二值特征向量有四种匹配特征数 二值特征向量有五种常用相似度
返回
四种基本匹配
设二值特征向量x和y的第i个分量为xi和yi, 如果xi =1且yi=1,则称xi和yi (1-1)匹配; 如果xi =1且yi=0,则称xi和yi (1-0)匹配; 如果xi =0且yi=1,则称xi和yi (0-1)匹配; 如果xi =0且yi=0,则称xi和yi (0-0)匹配;
返回
印刷体汉字的识别
在选取特征之后,需要选择或寻找适当 的判别准则来判断待识字的特征与哪一 个类别的特征最近。常用准则有两类:
(1)基于距离的识别准则 (2)基于相似度的识别准则
返回
基于距离的识别准则
距离的数学定义 常用距离 距离计算举例:例1,例2
返回
距离的数学定义
距离是满足如下三条公理的二元函数:
距离相似度
(x, y) f (
n
( xi
yi )2
)
i 1
f是单调减函数。返回
角度相似系数
(x, y) cos(x, y) xT y xT y
x y (xT x)yT y
返回
相关系数
(x, y)
(x x)T (y y)
[(x x)T (x x)(y y)T (y y)]
Ed(
xi
1,
y
j 1
)
d
(ai
,
b
j
)
1, a b
Ed(xi , y j ) minEd(xi , y j1) d (,bj ) Ed(xi1, y j ) d (ai ,)
, d(a,b) 0, a b
距离计算举例
计算下面“汉”和“字”点阵之间的几种 距离
距离计算结果
曼哈顿街区距离=70 欧氏距离= 70 8.3666 切比雪夫距离=1 s阶闵可夫斯基距离= s 70 Camberra距离=70
相关的分类,然后组合N次分类结果, 完成特征空间的划分。 分类时,根据待分字的特征进行N次分 类,组合分类结果求得子类。 返回
多级分类
学习阶段,对训练样本进行多级分类, 每一级分类是在上级分类基础上进行的; 分类时重复上述多级分类过程。
树分类是一种典型的多级分类,具有效 率高的特点,但是汉字字数多会造成分 类树结构庞大,使得分类不够稳定。
yi
s
s
(Minkowski)距离。返回
马氏(Mahalanobis)距离
1
d(x, y) [(x y)T 1(x y)]2
是一个正定矩阵。返回
Camberra距离
d(x, y)
N
i1
xi xi
yi yi
, (xi ,
yi
0,
xi
yi
0)
返回
编辑距离和演化距离
通过“替换”、“删除”和“插入”三 种 b和=操bb的1b作2编…,辑b把n距所字离需符。的串最a=小a操1a2作…次am数变,成称为a
返回
印刷体汉字分类举例
在下图中,“3”所代表的文字不仅在类别A中, 也可能同时在类别C中。在细分判别A和C类中 的文字时应同时考虑“3”所代表的文字。返回
印刷体汉字分类的方法
采用复合特征的分类 多级分类
返回
采用复合特征的分类
选用N种具有互补特征作为类特征 在学习阶段,对训练样本进行N次互不
第8讲 印刷体汉字 的分类和识别
要点:
印刷体汉字的分类 印刷体汉字的识别 课堂练习 课后练习
印刷体汉字的分类
印刷体汉字分类的必要性 印刷体汉字分类的基本要求 印刷体汉字分类举例 印刷体汉字分类的方法
返回
印刷体汉字分类的必要性
由于汉字数量大,如果不对汉字分类而 直接识别,一方面识别效果不会好,另 一方面计算量往往会很大。