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基于A-CapsNet的西夏文字识别研究

计算机应用与软件 2024年第8期41卷 219-224,239页

作者：杨丽娟孟一飞王葭毛威孟斌宁夏大学物理与电子电气工程学院宁夏银川750021 中国联合网络通信有限公司郑州分公司河南郑州450000

针对西夏文字结构复杂、笔画繁多、类别之间相似度较高以及各类别样本数量分布不均衡等问题,论证了将CapsNet网络架构应用于西夏文识别的可行性和优越性,进而提出A-CapsNet网络,运用AlexNet网络在深层次上对图像信息进行提取的优越性能... 详细信息

针对西夏文字结构复杂、笔画繁多、类别之间相似度较高以及各类别样本数量分布不均衡等问题,论证了将CapsNet网络架构应用于西夏文识别的可行性和优越性,进而提出A-CapsNet网络,运用AlexNet网络在深层次上对图像信息进行提取的优越性能,来弥补CapsNet高层胶囊所接收的缺失特征信息,从AlexNet模块、Capsule模块进行实验分析,实验结果表明,A-CapsNet网络对西夏文字的识别率可以达到94%,比原始的胶囊网络提高了3百分点,并且都优于深度学习卷积神经网络,具有很好的适用性,为研究西夏文字做了一定的贡献。

关键词： AlexNet A-CapsNet 西夏文字识别

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西夏文字识别中的图像预处理

计算机工程与应用 2002年第2期38卷 48-50页

作者：马希荣王行愚华东理工大学信息学院

西夏文字的预处理是其识别过程的第一步,它的好坏直接影响西夏文字识别的效果。文章用图像分析及处理技术研究西夏文字的预处理,就西夏文字识别预处理中的每个过程进行了详细的研究,提出的方法和处理技术在实验中收到了良好效果。

关键词：西夏文字识别图像预处理图像分析计算机

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基于HOG特征提取和模糊支持向量机的西夏文字识别

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西北师范大学学报（自然科学版） 2019年第5期55卷 39-43页

作者：刘兴长孟昱煜兰州交通大学电子与信息工程学院

提出了基于方向梯度直方图(Histogramoforientedgradient,HOG)特征提取和模糊支持向量机(Fuzzysupportvectormachine,FSVM)的西夏文字识别技术.在模糊支持向量机模型中引入了新的隶属度函数,构造了基于多超平面的模糊支持向量机模型,增... 详细信息

提出了基于方向梯度直方图(Histogramoforientedgradient,HOG)特征提取和模糊支持向量机(Fuzzysupportvectormachine,FSVM)的西夏文字识别技术.在模糊支持向量机模型中引入了新的隶属度函数,构造了基于多超平面的模糊支持向量机模型,增强了分类能力,降低了噪声点的干扰,提高了分类效率.将HOG特征提取和FSVM相结合应用于西夏文字识别,提高了文字识别效率.通过在数据集上测试,并与已有的文字识别方法相比较,结果表明,HOG特征提取结合FSVM的方法性能优于现有的其他方法.

关键词：西夏文字识别 HOG特征提取模糊支持向量机

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基于改进模糊支持向量机的西夏文字识别研究

基于改进模糊支持向量机的西夏文字识别研究

作者：刘兴长兰州交通大学

学位级别：硕士

在日常生活中经常会遇到需要将纸质上的文字转换为可以被电子设备存储的数字信息的情况。基于这一需求诞生了文字识别技术。文字识别隶属于模式识别学科,是在OCR(光学字符识别)的基础上,对获取图片进行预处理,特征提取,然后选择合适的... 详细信息

在日常生活中经常会遇到需要将纸质上的文字转换为可以被电子设备存储的数字信息的情况。基于这一需求诞生了文字识别技术。文字识别隶属于模式识别学科,是在OCR(光学字符识别)的基础上,对获取图片进行预处理,特征提取,然后选择合适的分类器识别不同文字的技术。显然,文字识别拥有非常广泛的应用领域,特别是在邮政,考试,票据等很多需要识别复杂手写体,且对精度需求极高的场合。本文所研究的西夏文字识别技术是近年来文字识别技术中待发展的全新领域。西夏文明作为中华文明中不可或缺的一部分,一直有待人们挖掘探索。作为西夏文明的载体,古西夏文字的识别工作显得格外重要。不同于现代汉字,古西夏文字结构复杂,组成字符的各部分偏旁极其相似,且平均笔画高达25画,难以数字化。此外,目前出土的西夏文载体主要以手抄本和活字刻版字为主,同一个字在不同文献上的位置和布局均不相同,这都给文字识别工作带来了很大困难。为解决这一难题,针对传统的文字识别技术中存在的预处理数据冗余,特征复杂,泛化能力不足等问题,本文在采用HOG特征提取的基础上,提出了基于改进模糊支持向量机的西夏文字识别技术。模糊支持向量机是Lin Chun-fu等人为了解决支持向量机推广到多分类时存在的混分和漏分问题而提出的新分类器。本文提出的基于多超平面距离度量的隶属度函数对模糊支持向量机进行了改进,通过用过正负类中心的超平面代替类中心的作用,用样本点到各类中心平面及类中心的距离做比较来设计新的函数。根据样本分布,赋予不同样本点不同的权重,从而优化了分类器。针对非平衡数据分类,在支持向量机的数学模型中引入了新的约束公式,减小了隶属度函数赋值误差,增强了新算法的泛化能力,进一步优化了分类器。本文将改进后的模糊支持向量机应用于西夏文字识别并进行实验,然后与已有的几种常见算法进行对比实验,分析了各个算法的优劣性。实验结果表明新方法具有收敛速度快,识别率高的优点,具有一定的应用价值。本文的研究意义主要有四点:首先,有利于西夏文字的再生保护。本文提出的技术实现了西夏文字的数字化,将古籍资料以图像的形式存放在计算机里;其次,提高了文字整理效率。数字化后的图像数据库极大的方便了科研工作者;再次,提供了可借鉴的文字识别模型。同西夏文字情形类似的还有契丹文,女贞文等,本文的文字识别模型可供其他古文字保护工作借鉴;最后,实现了古籍文献的信息化检索。对于如西夏文字这样相似度极高的字符集,建立图像数据库,实现自由检索信息具有重要的意义。

关键词：西夏文字识别特征提取模糊支持向量机非平衡数据分类

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基于深度学习的西夏文字识别研究

基于深度学习的西夏文字识别研究

作者：王葭宁夏大学

学位级别：硕士

西夏文字作为一种记录西夏王朝历史的文字,有着极具特色的文化内涵,西夏文字的识别对于整个西夏学研究工作有着重要的意义。到目前为止,西夏文字识别率较低的问题限制着西夏学研究的发展,与广泛使用的文字例如汉字的识别研究相比较,针... 详细信息

西夏文字作为一种记录西夏王朝历史的文字,有着极具特色的文化内涵,西夏文字的识别对于整个西夏学研究工作有着重要的意义。到目前为止,西夏文字识别率较低的问题限制着西夏学研究的发展,与广泛使用的文字例如汉字的识别研究相比较,针对古籍文献手写西夏文字符的识别研究存在更多困难,主要包括:西夏文字结构比汉字更复杂,字符笔划更多;西夏文字符类别之间相似度更高;手写西夏文字符的训练样本集受限于样本来源,存在部分字符类别样本数量稀少的问题。基于此,本文结合能够提取更多复杂西夏文字的表层信息的深度卷积神经网络以及关注西夏文字各笔划之间的位置关系CapsNet网络,搭建出A-CapsNet深度识别网络用于对单类样本数量少的西夏文字的识别研究。本文主要的研究内容如下:1.针对西夏文字样本图像大小不一、文字区域占比不均匀、背景噪声信息多的特点,提出了改进的MSER算法的预处理,对西夏文字样本图像进行文字区域提取,滤除多余的背景和噪声信息,并将其进行尺度归一化处理;2.基于经典深度卷积神经网络分类模型和动态路由算法的CapsNet网络对预处理后的西夏文字进行训练识别,经过实验证明该网络结构适用于对西夏文字的识别;3.在CapsNet网络的基础上,构建了 A-CapsNet网络结构完成对西夏文字的识别。在相同数据集的基础上,从动态路由迭代次数、训练轮次、重构效果方面对识别效果进行实验。最终实验结果表明,A-CapsNet网络对西夏文字的识别准确率更高,并且有更好的适用性。

关键词： MSER算法 A-CapsNet网络西夏文字识别