【摘 要】
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古籍汉字图像检索是古籍汉字研究人员高效获取相关古籍字形的有效途径。然而,古籍汉字数量庞大、结构复杂、字形多变等特点,导致传统的汉字图像检索技术在面对古籍汉字图像时难以取得令人满意的结果。因此,有必要针对古籍汉字特点,研究有效的古籍汉字图像检索技术,满足古籍汉字研究的实际需要。通过对古籍汉字特点的分析与归纳,引入犹豫模糊集理论,对古籍汉字图像检索关键技术展开研究,主要工作分为以下两部分:(1)设计了
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古籍汉字图像检索是古籍汉字研究人员高效获取相关古籍字形的有效途径。然而,古籍汉字数量庞大、结构复杂、字形多变等特点,导致传统的汉字图像检索技术在面对古籍汉字图像时难以取得令人满意的结果。因此,有必要针对古籍汉字特点,研究有效的古籍汉字图像检索技术,满足古籍汉字研究的实际需要。通过对古籍汉字特点的分析与归纳,引入犹豫模糊集理论,对古籍汉字图像检索关键技术展开研究,主要工作分为以下两部分:(1)设计了基于犹豫模糊集的古籍汉字图像切分算法研究、设计古籍版面图像去噪、切分算法,得到古籍汉字预切分结果。在此基础上,对预切分结果中存在的过切分和欠切分错误进行校正,利用犹豫模糊集在处理多属性决策问题方面的优势,通过对预切分汉字的特征分析,建立犹豫模糊集,实现对存在过切分错误区域的鉴别及合并处理,并对存在粘连和重叠问题的汉字区域采用分段像素跳跃数突变分析方法进行分割,得到古籍汉字单字图像。采用《四库全书》中的文渊阁、文津阁、文溯阁、文澜阁共92页样张图像(28886个单字)进行实验,提出的方法对过切分汉字的合并准确率为85.7%,汉字的切分准确率为92.3%。(2)设计并实现了基于犹豫模糊加权距离测度的古籍汉字图像检索算法对古籍汉字图像进行特征选择与提取,采用重叠规范化双弹性网格划分,归纳古籍汉字图像在多个方向上的特征,定义古籍汉字图像在笔画特征、角点特征、字形结构特征、统计特征下各个指标对应的隶属度函数,在此基础上形成古籍汉字图像检索的犹豫模糊集合。最后,利用目标图像与待检索图像间的犹豫模糊加权距离测度作为相似度度量,获取古籍汉字图像的检索结果。在切分得到的26661幅古籍汉字图像上的检索查全率和查准率分别为76.5%和78.9%。表明所提出的古籍汉字图像检索方法能够适应古籍汉字图像的特点,达到较高的性能。
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