摘要：光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术在图书数字化、文献管理等诸多领域得到了广泛应用,而相比于已十分成熟的中文、英文印刷体识别系统,小文种(维吾尔文)印刷体识别还有研究空间和实际应用需求。针对传统识别方法特征表示不足等问题,结合日益兴起的深度学习技术,采用Python语言编程,选用经改进的卷积循环神经网络作为识别算法核心,并利用Django设计系统框架。实验表明,印刷体维文识别系统的精度达到95.7%,平均速度达到12.5 fps。该系统实现了端到端的维文整词识别。

摘要：为研究开发维吾尔文摄像头取词翻译系统,解决其中维吾尔文字单词图像切分难题,提出一种印刷体维吾尔文字符自适应切分算法。针对摄像头取词图像特点,准确提取目标单词;利用维吾尔文单词基线以上的主体部分做像素积分投影,从投影结果中自动提取切分阈值;利用该阈值完成字符切分,达到自适应的效果。经过实验验证,该方法切分正确率达到了96%以上,针对不同图像具有较好的适应性,对维吾尔文摄像头取词翻译系统的研究具有促进作用。