[發(fā)明專利]基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文字符圖像筆劃提取方法、系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910454930.7
• 申請日: 2019-05-29
• 公開（公告）號: CN110232337B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉成林;王鐵強(qiáng)
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京市恒有知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會(huì)

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺及模式識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及了一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文字符圖像筆劃提取方法、系統(tǒng)，旨在解決自由書寫的手寫字符筆劃提取困難的問題。本發(fā)明方法包括：對獲取的中文字符圖像進(jìn)行區(qū)域提?。粚化B區(qū)域、非交疊區(qū)域進(jìn)行骨架化操作；計(jì)算骨架化后的交疊區(qū)域任意筆劃段之間的連貫度；將交疊區(qū)域中屬于同一筆劃的筆劃段相連，與非交疊區(qū)域中直接相連的筆劃段合并成完整的骨架形態(tài)筆劃。本發(fā)明一方面在自由書寫的手寫中文字符筆劃重疊的情況下，依然可以實(shí)現(xiàn)手寫中文字符的筆劃提取，另一方面采用了字符合成方法獲取訓(xùn)練樣本，并附帶其在不同任務(wù)中的不同標(biāo)注信息，極大地節(jié)約了人力成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺及模式識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及了一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文字符圖像筆劃提取方法、系統(tǒng)。

背景技術(shù)

中文字符圖像的筆劃提取在基于結(jié)構(gòu)分析的文字識(shí)別研究和相關(guān)應(yīng)用中具有重要地位?；谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)的中文手寫/印刷字符的單字分類已經(jīng)取得了相當(dāng)高的正確率，但是，在很多應(yīng)用中，人們不僅關(guān)心字符的類別，還關(guān)注筆劃解釋、書寫質(zhì)量評價(jià)、形狀美化、字體設(shè)計(jì)等問題，而這就需要對文字圖像中的筆劃進(jìn)行分割和提取。

對于脫機(jī)中文字符的筆劃提取問題，過去已有算法主要有兩類：直接提取法和基于字符骨架的提取方法。其中，直接提取的方法主要用于印刷體字符，在字符圖像具備平滑的邊緣、簡單的筆劃形狀、固定的筆劃寬度和清晰的筆劃間關(guān)系時(shí)，這一類方法的效果較好，例如Tseng和Chuang等研究者[1]從多種印刷字體的字符結(jié)構(gòu)中總結(jié)出一些通用性的規(guī)律，通過啟發(fā)式規(guī)則來進(jìn)行筆劃提取；Cao和Tan等[2]將印刷字符按照類似的規(guī)律切分為筆劃段(共計(jì)3種類型)，之后再將這些筆劃段篩選、重組為獨(dú)立筆劃；Lee和Wu[3]將印刷字符圖像表示為圖(Graph)的形式，并在筆劃的交疊區(qū)域根據(jù)輪廓特征來推斷筆劃段間的連接關(guān)系；Chen等人[4]則從標(biāo)準(zhǔn)字體中學(xué)習(xí)出二維流形，再用與流形對應(yīng)的模板字符(其中筆劃已提取完畢)來指導(dǎo)真實(shí)印刷樣本的筆劃提取。當(dāng)處理脫機(jī)手寫字符圖像時(shí)，由于自由手寫字符在筆劃形狀和筆劃間關(guān)系上具有較高的多樣性和復(fù)雜性，利用啟發(fā)式規(guī)則直接提取筆劃很難達(dá)到理想的效果。因此，現(xiàn)有的大部分對于脫機(jī)手寫字符進(jìn)行筆劃提取的工作都是在字符骨架上進(jìn)行操作的，這種操作把連通區(qū)域級上的筆劃提取任務(wù)簡化為線條級別上的提取[5]。在字符骨架上進(jìn)行筆劃提取時(shí)，已有的大部分方法所采用的規(guī)則與直接提取法中的相關(guān)部分是類似的。基于骨架化的筆劃提取面臨骨架扭曲(尤其是筆劃交疊區(qū)域)、筆劃段連接歧義的問題，至今尚沒有很好地解決方法。

總的來說，雖然研究者們提出了很多關(guān)于中文印刷/手寫字符圖像中筆劃提取的方法，但是主要關(guān)注的還是比較規(guī)范的字符。對于自由書寫的手寫字符，由于筆劃形態(tài)和位置多變，加上筆劃重疊區(qū)域的情況非常復(fù)雜，給筆劃提取帶來了巨大的挑戰(zhàn)，現(xiàn)有方法尚未給出令人滿意的結(jié)果。

以下文獻(xiàn)是與本發(fā)明相關(guān)的技術(shù)背景資料：

[1]Lin Yu Tseng and Chen-Tsun Chuang.An efficient knowledge-basedstroke extraction method for multi-font Chinese characters.PatternRecognition,25(12):1445-1458,1992.

[2]Ruini Cao and Chew Lim Tan.A model of stroke extraction fromChinese character images.In.Proceedings of the 15th International Conferenceon Pattern Recognition,2000.

[3]Chungnan Lee and Bohom Wu.A Chinese-character-stroke-extractionalgorithm based on contour information.Pattern Recognition,31(6):651-663,1998.