3、阿拉伯文字文档布局分析

阿拉伯文字文档布局分析

1. 引言

布局分析在将文档转换为可搜索的电子表示形式中起着关键作用,它主要涉及从文档图像中提取文本行,并确定其阅读顺序。在大规模文档数字化项目里,文档布局的多样性给文档图像分析带来了严峻挑战。文档图像可能包含文本、图形、半色调等不同类型的内容。光学字符识别(OCR)的目标是从文档图像中提取文本,这一过程分为两个步骤:首先进行几何布局分析,定位图像中的文本行并确定其阅读顺序;然后将布局分析识别出的文本行输入字符识别引擎,将其转换为合适格式(如 ASCII、UTF - 8 等)的文本。

阿拉伯文字是世界上使用广泛的文字之一,仅次于拉丁文字,用于书写亚洲和非洲的多种语言,如阿拉伯语、乌尔都语、波斯语等。它是一种连笔文字,字符常组合成连字。常见的书写风格有 Naskh 和 Nastaliq,Naskh 风格在阿拉伯语和普什图语中占主导,而 Nastaliq 是乌尔都语和波斯语的标准书写风格。从布局分析角度看,Nastaliq 与 Naskh 风格的主要区别在于:(1)行间距和单词间距非常小;(2)高上升部和下降部会重叠到相邻文本行。

目前,阿拉伯文字 OCR 研究主要集中在单词识别,针对机器打印阿拉伯文字文档图像的文本行提取方法较少。由于阿拉伯语通常用 Naskh 风格书写,利用水平投影进行文本行分割在机器打印文档上效果较好,但这种方法仅适用于干净、单栏且行间距大的文档。对于多栏文档,可使用 x - y 切割法或形态学操作获取文本块,再通过水平投影进一步细分。在手写阿拉伯文档领域,也有更复杂的文本行提取方法,但主要解决的是文本行的局部非线性问题。

2. 文本与非文本分割

文本与非文本分割是文档图像处理的重要初始步骤,特

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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