新疆大学计算机学院电话,卡米力.木依丁

本文综述了维吾尔文手写文本行检测、分割及鉴别领域的研究成果,涵盖了从传统的方法如连通域特征、边缘笔画到现代技术如深度学习、遗传算法的应用。重点介绍了基于连通域特征的分割算法、遗传聚类在图像检索中的应用,以及深度学习在笔迹鉴别中的优势。

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Connected component feature analysis based handwritten Uyghur text lines detection and separation algorithm,International Journal of  Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition ,2015,8(3):291-302

Wavelet domain distributed information entropy and genetic clustering algorithm for image retrieval ,Communications in computer and information science,2012,87-94

基于方向比重特征的维吾尔文笔迹鉴别方法,激光杂志,2014,35(6):18-22

基于核心区域检测的手写维吾尔文本行倾斜校正方法,激光杂志 ,2015,36(3)47-49

基于连通域特征的维吾尔手写文本行分割 ,计算机工程与应用,2014,50(18):142-146

基于分段式前景涂抹和背景细化的文本行分割,计算机工程,2013,39(5)204-208

基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别,计算机应用,2013,33(1)72-75

基于颜色信息熵和多尺度纹理特征的图像检索,计算机工程与应用,2012,48(15)187-191

基于边缘笔画特征结构的维吾尔笔迹鉴别,计算机应用,2012,32(6) 1594-1597

基于微结构特征的维吾尔文笔迹鉴别,计算机工程,2012 年24期

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