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公开(公告)号：CN110232337B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910454930.7
申请日：2019-05-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉及模式识别领域，具体涉及了一种基于全卷积神经网络的中文字符图像笔划提取方法、系统，旨在解决自由书写的手写字符笔划提取困难的问题。本发明方法包括：对获取的中文字符图像进行区域提取；对交叠区域、非交叠区域进行骨架化操作；计算骨架化后的交叠区域任意笔划段之间的连贯度；将交叠区域中属于同一笔划的笔划段相连，与非交叠区域中直接相连的笔划段合并成完整的骨架形态笔划。本发明一方面在自由书写的手写中文字符笔划重叠的情况下，依然可以实现手写中文字符的笔划提取，另一方面采用了字符合成方法获取训练样本，并附带其在不同任务中的不同标注信息，极大地节约了人力成本。
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公开(公告)号：CN110232337A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910454930.7
申请日：2019-05-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉及模式识别领域，具体涉及了一种基于全卷积神经网络的中文字符图像笔划提取方法、系统，旨在解决自由书写的手写字符笔划提取困难的问题。本发明方法包括：对获取的中文字符图像进行区域提取；对交叠区域、非交叠区域进行骨架化操作；计算骨架化后的交叠区域任意笔划段之间的连贯度；将交叠区域中属于同一笔划的笔划段相连，与非交叠区域中直接相连的笔划段合并成完整的骨架形态笔划。本发明一方面在自由书写的手写中文字符笔划重叠的情况下，依然可以实现手写中文字符的笔划提取，另一方面采用了字符合成方法获取训练样本，并附带其在不同任务中的不同标注信息，极大地节约了人力成本。
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