检索结果-南通市图书馆

作者：王亚蒙浙江工业大学

学位级别：硕士

随着人工智能的快速发展,汉字识别在信息录入与分析、办公室自动化等方面发挥了重要的作用。然而由于自然环境下采集的汉字样本具有复杂的光线纹理和不同程度的变形扭曲,所以使得自然环境下的汉字识别研究面临了巨大的挑战。现阶段通常... 详细信息

随着人工智能的快速发展,汉字识别在信息录入与分析、办公室自动化等方面发挥了重要的作用。然而由于自然环境下采集的汉字样本具有复杂的光线纹理和不同程度的变形扭曲,所以使得自然环境下的汉字识别研究面临了巨大的挑战。现阶段通常采用的汉字识别方法是基于深度学习来实现的,而基于深度学习的方法在进行网络训练时需要提供丰富的汉字样本库。由于现有的汉字样本库存在样本数量少和样本单一的问题,如果采用现有的汉字样本库进行网络,就会出现过拟合的情况,同时训练出来的网络模型也难以在实际场景中得到有效的应用。由此可见,建立一个大规模并且具有代表性的汉字样本库是开展自然环境下汉字识别研究的前提与基础。由于采用的传统方法(例如扫描、拍照等手段)采集汉字样本,在人力物力以及时间成本上都面临着极大的开销,而且在汉字样本标定时的效率也十分低下。因此,本文提出了基于风格迁移与薄板样条的扩充汉字样本库的算法自动生成汉字样本。本文结合汉字识别的应用场景,重点对扩充光线样本的方法和扩充变形样本的方法进行了研究学习,最终提出了一种基于风格迁移与薄板样条的扩充汉字样本库的算法。本文完成的主要工作如下:1.针对自然环境中汉字识别受光照影响的问题,提出了通过扩充具有真实感光照纹理的汉字样本的方法,来减少光照产生的影响。本文结合汉字识别的应用场景,对扩充具有光照样本的方法还进行了研究,提出了采用图像风格迁移的方法生成具有不同光照纹理的汉字样本图像。图像风格迁移的方法是基于卷积神经网络实现的,首先,提取内容图像(汉字原图像)和风格图像(光照纹理图像)的特征向量,并计算它们的激活块;其次,对于每一个内容块计算最匹配的风格块;再次,将每个内容块与其最匹配的风格块交换;最后,重建完整的内容块得到风格化的图像结果,从而达到生成具有真实感光照纹理的汉字样本的目的。2.针对自然环境中汉字识别受图像扭曲变形影响的问题,提出了通过扩充具有不同程度扭曲变形的汉字样本的方法,来减少扭曲变形的影响。本文结合汉字识别的应用场景,对扩充具有不同程度扭曲变形的汉字样本方法进行了研究,提出了采用薄板样条变形的插值算法来生成具有扭曲变形的汉字样本图像。首先,在原图像和目标图像中采用SIFT特征匹配,得到两张图像匹配的N对特征点坐标;然后,通过薄板样条变形将原图像的N个坐标点形变到目标图像中对应位置,同时给出整个空间来实现汉字图像的形变;最后,达到生成不同程度变形和扭曲的汉字样本的目的。3.针对自然环境下汉字识别受光照和扭曲变形影响的问题,提出了通过扩充自然环境下的汉字样本的方法。本文结合汉字识别的应用场景,提出了基于风格迁移与薄板样条变形的算法,来生成更为丰富的、能够模拟自然环境下(光照、纹理、倾斜、扭曲变形)采集的具有真实纹理的汉字样本库。由于在采集汉字样本时光照阴影会随着拍摄角度的变化而变化,因此本文提出的扩充汉字样本的方法是先合成汉字纹理图像,再对汉字纹理图像变形,最终得到既具有真实感纹理又具有不同程度变形的汉字样本。采用上述算法模拟生成自然环境下的汉字图像,从而新建一个具有代表性的汉字数据集。4.采用相机采集自然环境下的汉字图像,建立一个小类别的汉字样本库。同时,采用上述算法模拟生成一个同样类别的汉字样本库,然后通过LeNet网络训练两个新建立的数据集。实验结果表明,本文提出的基于风格迁移与薄板样条的扩充汉字样本库的方法是可行的。不仅解决了自然环境下汉字样本不足的问题,同时还减少了光照和变形对自然环境下汉字识别效果的影响。

关键词：汉字样本库风格迁移薄板样条变形汉字识别深度学习

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基于风格迁移和薄板样条的扩充汉字样本方法

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浙江工业大学学报 2020年第1期48卷 25-29,39页

作者：潘今一王亚蒙王伟刘建烽邢予权浙江工业大学信息工程学院

汉字识别是模式识别的一个重要分支,在汉字智能处理和自动录入方面具有广泛的应用前景。随着深度学习技术的快速发展,汉字识别取得了突破性的进展。然而样本库的样本数量是制约汉字识别效果的一个关键因素,单通过扫描、拍照等传统手段... 详细信息

汉字识别是模式识别的一个重要分支,在汉字智能处理和自动录入方面具有广泛的应用前景。随着深度学习技术的快速发展,汉字识别取得了突破性的进展。然而样本库的样本数量是制约汉字识别效果的一个关键因素,单通过扫描、拍照等传统手段获取样本,效率十分低下。针对印刷体汉字样本库缺乏的问题,采用基于块的图像风格迁移算法将汉字原图扩增为具有真实感光效果的汉字风格图,然后再经过薄板样条变形(Thin plate spline,简称TPS)将风格图变成最终的汉字样本图片。从风格迁移和TPS变形的效果图来看,该算法在一定程度上解决了样本库缺乏的问题。与其他文献中利用余弦整形变换或弹性变换的扩充样本库算法相比,使用薄板样条变形可以获取更加丰富的样本库,而基于风格迁移生成具有真实感光效果的汉字样本图片是一种比较新颖的扩充汉字样本库的思路。

关键词：汉字样本库薄板样条深度学习风格迁移

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大规模联机手写汉字识别数据库整理、统计与实验分析

大规模联机手写汉字识别数据库整理、统计与实验分析

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作者：张辉华南理工大学

学位级别：硕士

手写汉字识别属于大类别（或者称超多类）模式识别问题，汉字识别涉及到图像处理、人工智能、形式语言和自动机等学科，是一门综合性的技术。汉字识别需要一定规模的样本对核心算法进行训练，这些样本数据称之为基础数据（样本数据库）... 详细信息

手写汉字识别属于大类别（或者称超多类）模式识别问题，汉字识别涉及到图像处理、人工智能、形式语言和自动机等学科，是一门综合性的技术。汉字识别需要一定规模的样本对核心算法进行训练，这些样本数据称之为基础数据（样本数据库），有了汉字样本库，才能对各种识别方法进行比较统一的、客观的评价。而且实验数据的好坏直接影响到识别系统性能的优劣，所以建立一个大规模有广泛代表性的数据库不仅是开展手写汉字识别研究的前提和基础，还有助于引导识别系统做得更加完善。然而，与手写识别算法相比，手写识别数据库的发展相对缓慢，目前我们能够利用的汉字手写识别数据很有限，而且数据库的存储格式各不相同，早期的数据库还存在样本类型单一，样本数量不足、样本缺乏无约束性等。本文采用的是华南理工大学HCII实验室开发的大规模、联机、无约束的SCUT gPen数据库。通过对网络采集到的gPen数据库进行整理、统计并对整理后的数据进行了大量的对比实验，从而达到提高识别系统的适应性、稳定性和识别率的目标。本文主要完成的工作，及创新点包括：（1）主要完成了对SCUT gPen数据库第一期简体数据库的整理工作。首先介绍了本文gPen数据库的来源以及特点，并根据gPen数据库的特点，制定了详细、可行的整理策略。通过对工作量的分析和统计，确定人员数量，工作量的分配，时间的安排，整理标准以及检查验收，合并数据，进行实验。具体步骤是：先机器识别，然后分类（首选字、候选前10、候选10以后的字），分工进行人工手动整理，合并整理好的数据，进行对比实验。（2）对gPen数据进行大量的基础性统计工作，分析了gPen数据库的样本特点，例如：gPen数据库样本的分布特点;数据库样本的笔画数分布特点等;以及对整理中出现的七种不同的样本类型的统计，通过对不同类型的数据库样本的抓图，更加直观的说明了数据库的大规模、多样性和无约束的特点，同时说明了整理工作的复杂程度和整理工作的必要性。（3）通过对整理过的gPen数据库进行整体测试，并分别从四个方面进行对比实验。经过具体的实验充分证明了gPen数据库具有数据样本丰富、用户数量大、书写个性化强（无约束性）等特点，同时系统识别率得到大幅提高;充分说明了SCUT gPen数据库具备了一个标准的、良好的手写汉字数据库的重要特性，并且作为一种联机手写汉字识别数据库还具有很好的实验、测试价值。

关键词：联机汉字识别汉字样本库样本整理统计实验分析

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