准确提取识别嵌入在图片视频中的文字对于帮助计算机理解多媒体信息的语义具有重要的研究意义与应用前景。围绕该目标本项目将系统地研究涉及的各种关键技术,包括复杂背景中的文字检测、文字分割,以及非理想分割状况下的汉字识别,并从系统的角度优化各项技术的算法。在文字检测与分割方面,我们将重点研究笔画特征的描述表示,并希望将文字检测与分割算法有机结合在一起,通过特征信息共享优化整体算法性能。非理想分割结果下的汉字识别方法研究目前在国际上还是一个空白,我们以此为应用背景研究抗干扰的汉字识别特征,以及研究面对不确定性扰动的样本如何利用支持向量机SVM来建模求解大数目类别(6000多类)的分类问题。本项目的研究内容不仅与实践应用紧密相关,同时项目潜在的研究成果对丰富学科基础理论(支持向量机SVM求解大数据类分类问题)也具有重要价值。
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数据更新时间:2023-05-31
基于LASSO-SVMR模型城市生活需水量的预测
基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
自然灾难地居民风险知觉与旅游支持度的关系研究——以汶川大地震重灾区北川和都江堰为例
居住环境多维剥夺的地理识别及类型划分——以郑州主城区为例
基于细粒度词表示的命名实体识别研究
基于图模型的场景文字与叠加文字提取识别技术研究
中文字词识别与词义存储和提取
盲人视觉辅助应用中的自然场景文字提取关键技术研究
复杂场景图像中维吾尔文字的定位与识别技术研究