脫機手寫維吾爾單詞提取
霍留磊; 艾斯卡爾·艾木都拉; 阿布都薩拉木·達吾提 新疆大學信息科學與工程學院; 新疆烏魯木齊830046; 新疆大學軟件學院; 新疆烏魯木齊830046
- 維吾爾文
- 手寫文本圖像
- 主體部分提取
- 單詞切分
- 聚類
摘要：針對維吾爾單詞切分問題提出了FCM融合K-means的聚類算法,應(yīng)用FCM聚類的結(jié)果將字符間距聚類兩類,根據(jù)聚類結(jié)果再將字符間距分類為三類:單詞內(nèi)間距、單詞間距離、第三類間距;將字符長度聚類為:單詞、連體段、字母。首先對單詞內(nèi)距離進行處理,再針對不同的字符間距和不同的字符長度進行分步切分處理,最后對切分后的字符進行欠切分處理。以12幅不同的人書寫的維吾爾脫機手寫文本圖像為實驗對象,1 042個單詞,正確切分率達到74.28%。該方法不僅僅提高了切分的正確率,并且可以同時解決部分重疊和粘連問題。
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