【摘 要】
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为提高文档图像字符的识别率,提出一种利用形态学梯度算法实现维吾尔文单词切分的方法。对维文文字的特点进行分析,综合利用形态学算法的基本特性,将文档图像中标点与单词分
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学网络与信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61563052、61862061、61363064),新疆大学博士科研启动基金项目(BS150262),新疆维吾尔自治区高校科研计划创新团队基金项目(XJEDU2017T002)
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为提高文档图像字符的识别率,提出一种利用形态学梯度算法实现维吾尔文单词切分的方法。对维文文字的特点进行分析,综合利用形态学算法的基本特性,将文档图像中标点与单词分离开来,避免关键词与标点的误切。将形态学梯度算法用于文档图像分割,更好地寻找每个单词的边缘轮廓和边界,对单词进行有效切分。实验结果表明,该方法能很好地对维吾尔文单词进行切分,切分的准确率达到了97.96%,后续的多文种文档图像的对比实验验证了该方法在单词切分中的实用性。
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