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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明属于光学字符识别技术领域，具体涉及一种基于文本骨架和关键点的字符识别方法，包括：将灰度图像处理为文本骨架和文本关键点；基于文本骨架分离文本中的各偏旁与各符号，并结合文本关键点，得到每行文本位置的上界和下界以及每个偏旁的核心位置；基于核心位置，利用HMM，得到各偏旁的占位参量；将文本骨架和文本上下界数据输入含有HMM的神经网络，经过两步HMM，得到各个偏旁的间架结构；基于各偏旁的核心位置、占位参量和间架结构，重新整理间架结构，最终得到易于识别的图像。本发明能在确保耗时不明显增加的情况下，在各种干扰下都能够较为准确地识别汉字。

主权项：1.一种基于文本骨架和关键点的字符识别方法，其特征在于，包括：提取含有待识别文本的灰度图像中的所有文本骨架和文本关键点；基于所有文本骨架，采用神经网络分类识别出待识别文本中的各偏旁和各符号；结合所有文本骨架和文本关键点，得到每行文本位置的上界和下界；根据文本关键点空间排布，确定待识别文本中每个偏旁的核心位置；采用隐马尔可夫模型HMM，将由每行文本中各偏旁的核心位置所构成的矩阵作为结果链Y、二维平衡参数所构成的矩阵作为PY|x，计算概率链X，其各元素对应作为各偏旁的占位参量Lo,i；基于每行文本的文本骨架、上界和下界，采用神经网络得到该行文本的各偏旁作为单个汉字出现的概率Pq,i、作为左偏旁出现的概率Pl,i以及作为右偏旁出现的概率Pr,i；计算PI,i＝Pq,i+Pl,i+Pr,i；采用HMM，将由该行文本各偏旁的Pq,i所构成矩阵作为结果链Y、非偏旁化概率所构成矩阵作为PY|X，计算概率链X，其各元素对应作为各偏旁的摘出概率Pf,i；采用HMM，将由该行文本中各偏旁的向左依附概率Cl,i＝Pr,i*Pl,i+1所构成矩阵作为结果链Y、偏旁化概率所构成矩阵作为PY|X，计算概率链X，其各元素对应作为各偏旁的左偏旁化概率Pl,i；其中，向右依附概率Cr,i＝Pl,i*Pr,i+1，右偏旁化概率Pr,i＝1-Pf,i-Pl,i；求概率序列的最大值，n表示偏旁总个数，根据最大值对应的各偏旁的Cl,i、Cr,i和Pf,i，判断对应偏旁的间架结构；根据各偏旁的核心位置和Lo,i确定各相邻偏旁之间的空格数，根据各偏旁的间架结构提取各汉字，将所述各符号插入各汉字中间，完成字符识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种基于文本骨架和关键点的字符识别方法