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基于笔画特征的字符检测方法: 本发明公开了基于笔画特征的字符检测方法,对输入系统的图片进行像素强弱对比分析，获得笔画弯折特征点和笔画结尾特征点；对获得的特征点进行连通性测试，通过联通测试可以消除一些错误检测到的特征点，使用非最大抑制算法，除去过于靠近...; 费战波刘胜利刘畅张毅郭莹

一种基于笔画特征和检测点阈值的汉字硬笔书写评测方法及系统: 本发明涉及汉字硬笔书写评测的技术领域，具体公开了一种基于笔画特征和检测点阈值的汉字硬笔书写评测方法及系统，该方法包括，步骤1：构建字库以及书法规则知识库；步骤2：采集用户书写汉字的全幅图像，获得单个汉字图像序列；步骤3：...; 丁志磊孙思远巴雪宇宋予焜刘国建路阳

融合笔画特征的命名实体识别方法被引量：1: 2023年; 汉字是象形文字,其字形特征对于中文命名实体识别有着重要的作用。针对双向长短期记忆模型(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)提取部首,命名实体识别准确率不高的问题,提出笔画组成编码器,用于获取汉字的字形特征,并将笔画字形特征向量和预训练的语言表征模型(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)输出的字向量进行拼接,将拼接后的向量放入双向长短期记忆模型与条件随机场(conditional random field,CRF)相连的标注模型(BiLSTM-CRF)中进行命名实体识别。实验表明,所提的方法在Resume数据集上命名实体识别准确率有显著提升。相较于用卷积神经网络做编码器提取汉字字形特征,准确率高出0.4%。相较于使用BiLSTM提取的部首特征模型和加入词典的长短期记忆模型(lattice LSTM),其准确率分别提升了4.2%、0.8%。; 蒋丽媛吴亚东王书航张巍瀚李懿; 关键词：中文命名实体识别

一种基于汉字笔画特征的2D图像文本检测方法: 本发明的实施例公开一种基于汉字笔画特征的2D图像文本检测方法，用于解决现有技术中使用从灰度图中提取笔画特征的方法提取彩色图像中汉字笔画特征检测准确率低的问题。本发明的方法包括：接收待检测的2D图像；对所述2D图像进行边缘...; 余丹兰雨晴葛宇童张腾怀

一种基于汉字笔画特征的2D图像文本检测方法: 本发明的实施例公开一种基于汉字笔画特征的2D图像文本检测方法，用于解决现有技术中使用从灰度图中提取笔画特征的方法提取彩色图像中汉字笔画特征检测准确率低的问题。本发明的方法包括：接收待检测的2D图像；对所述2D图像进行边缘...; 余丹兰雨晴葛宇童张腾怀

融合笔画特征的胶囊网络文本分类被引量：5: 2022年; 目前多数文本分类方法无法有效反映句子中不同单词的重要程度,且在神经网络训练过程中获得的词向量忽略了汉字本身的结构信息。构建一种GRU-ATT-Capsule混合模型,并结合CW2Vec模型训练中文词向量。对文本数据进行预处理,使用传统的词向量方法训练的词向量作为模型的第1种输入,通过CW2Vec模型训练得到的包含汉字笔画特征的中文词向量作为第2种输入,完成文本表示。利用门控循环单元分别提取2种不同输入的上下文特征并结合注意力机制学习文本中单词的重要性,将2种不同输入提取出的上下文特征进行融合,通过胶囊网络学习文本局部与全局之间的关系特征实现文本分类。在搜狗新闻数据集上的实验结果表明,GRU-ATT-Capsule混合模型相比TextCNN、BiGRU-ATT模型在测试集分类准确率上分别提高2.35和4.70个百分点,融合笔画特征的双通道输入混合模型相比单通道输入混合模型在测试集分类准确率上提高0.45个百分点,证明了GRU-ATTCapsule混合模型能有效提取包括汉字结构在内的更多文本特征,提升文本分类效果。; 李冉冉刘大明刘正常高祥; 关键词：笔画特征文本分类

基于计算机图像处理的中文古籍书法笔画特征提取: 2022年; 运用计算机图像处理技术可以较好进行中文古籍书法中的笔画特征提取,它的细化程度高,能够从笔画骨架层面思考解决问题,对于书法笔画中全局特征的提取与局部特征提取非常有效。首先将书法中的笔画骨架划分为多个笔段,再结合书法固有的书写特点来切换笔法,迎合笔法特征进行书写。本文就基于计算机图像处理技术对中文古籍中的书法笔画整体、局部特征进行提取分析,从而得出有价值结论。; 黎浩宏; 关键词：计算机图像处理技术中文古籍特征提取

一种基于汉字笔画特征的中文文本图像倒置判别方法: 本发明涉及一种基于汉字笔画特征的中文文本图像倒置判别方法，包括用I表示输入扫描文本图的灰度图像；对灰度图像I进行去噪、对比度增强以及二值化处理，得到的二值化处理结果用B表示；将B划分为大小相等的36个子区域，选择靠近中心...; 王建庞彦伟; 文献传递

基于超像素的笔画特征变换和深度学习的区域分类的场景文本检测方法: 本发明公开了一种基于超像素的笔画特征变换和深度学习的区域分类的场景文本检测方法，所述方法包括如下步骤：一、字符区域提取：(一)基于超像素的笔画特征变换：(1)超像素分割和聚类；(2)删除背景区域；(3)区域细化；(二)基...; 邬向前卜巍唐有宝; 文献传递

偏旁部首和笔画特征混合的离线中文笔迹鉴别被引量：1: 2020年; 为了提高离线中文笔迹鉴别的识别率和稳定性,提出了一种混合式特征提取方法。方向性笔画曲率特征提取方法具有文本无关性强、处理简单等特点,但全局特征提取不足。基于偏旁部首的网格笔画像素密度特征具有全局特征提取充分,鲁棒性强等特点,但对笔画细节特征的提取不够。文中方法提取以上两种特征并设置合适权重组成混合特征向量进行距离测度。实验结果表明,混合两种特征提取方法可以显著提高笔迹鉴别的识别正确率及对不同样本的识别效果稳定性。; 贾建忠; 关键词：笔迹鉴别特征提取

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