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改进SURF特征的维吾尔文复杂文档图像匹配检索 被引量：3
1
作者 阿丽亚·巴吐尔 努尔毕亚·亚地卡尔 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 阿力木江·艾沙 库尔班·吾布力 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期296-305,共10页
针对图像局部特征的词袋模型(Bag-of-Word, BOW)检索研究中聚类中心的不确定性和计算复杂性问题,提出一种由不同种类的距离进行相似程度测量的检索和由匹配点数来检索的方法。这种方法首先需要改进文档图像的SURF特征,有效降低特征提取... 针对图像局部特征的词袋模型(Bag-of-Word, BOW)检索研究中聚类中心的不确定性和计算复杂性问题,提出一种由不同种类的距离进行相似程度测量的检索和由匹配点数来检索的方法。这种方法首先需要改进文档图像的SURF特征,有效降低特征提取复杂度;其次,对FAST+SURF特征实现FLANN双向匹配与KD-Tree+BBF匹配,在不同变换条件下验证特征鲁棒性;最后,基于这两种检索方法对已收集整理好的各类维吾尔文文档图像数据库进行检索。实验结果表明:基于距离的相似性度量复杂度次于基于匹配数目的检索,而且两种检索策略都能满足快速、精确查找需求。 展开更多
关键词 复杂文档 维吾尔文档图像 文档图像分割 特征提取 SURF特征 FLANN双向匹配 KD-Tree+BBF匹配 图像检索
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基于层级匹配的维吾尔文关键词文档图像检索 被引量：4
2
作者 李静静 木特力甫·马木提 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 阿力木江·艾沙 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1062-1069,共8页
为实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索,提出一种基于由粗到细层级匹配的关键词文档图像检索方法。使用改进的投影切分法将经过预处理的文档图像切分成单词图像库,使用模板匹配对关键词进行粗匹配;在粗匹配的基础上,提取单词图像的方... 为实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索,提出一种基于由粗到细层级匹配的关键词文档图像检索方法。使用改进的投影切分法将经过预处理的文档图像切分成单词图像库,使用模板匹配对关键词进行粗匹配;在粗匹配的基础上,提取单词图像的方向梯度直方图(HOG)特征向量;通过支持向量机(SVM)分类器学习特征向量,实现关键词图像检索。在包含108张文档图像的数据库中进行实验,实验结果表明,检索准确率平均值为91.14%,召回率平均值为79.31%,该方法能有效实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索。 展开更多
关键词 文档图像检索 层级匹配 模板匹配 HOG特征 支持向量机
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基于纹理特征的维吾尔文离线手写签名鉴别 被引量：4
3
作者 张淑婧 麦合甫热提 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 朱亚俐 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期770-776,共7页
为进一步提高维吾尔文离线手写签名鉴别正确率,提出基于纹理特征融合的离线签名鉴别方法。对经过预处理的签名图像分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)和局部相位量化(LPQ)两种纹理特征,将两种特征进行串联融合,形成高维纹理特征向量... 为进一步提高维吾尔文离线手写签名鉴别正确率,提出基于纹理特征融合的离线签名鉴别方法。对经过预处理的签名图像分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)和局部相位量化(LPQ)两种纹理特征,将两种特征进行串联融合,形成高维纹理特征向量。通过训练随机森林(RF)对签名图像进行分类鉴别。在共包含1800个签名图像的维吾尔文数据库和包含2640个签名图像的CEDAR数据库中得到的总正确率分别为96.35%和96.73%,结果表明该方法有效提高了维吾尔文离线手写签名鉴别正确率。 展开更多
关键词 维吾尔文 手写签名鉴别 多尺度块局部二值模式 局部相位量化 随机森林
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聚类+连体段判别的维吾尔文档图像单词切分 被引量：1
4
作者 徐学斌 吾尔尼沙·买买提 +2 位作者 阿力木江·艾沙 朱亚俐 库尔班·吾布力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期148-155,共8页
目前针对印刷体维吾尔文档图像的切分研究主要集中在字母切分上,单词切分的文献较少,且存在着标点符号难处理,未合并被拆分书写的单词等问题,同时单词切分准确率有待进一步提高。在对文档图像进行投影处理的基础上,通过K均值聚类算法(K-... 目前针对印刷体维吾尔文档图像的切分研究主要集中在字母切分上,单词切分的文献较少,且存在着标点符号难处理,未合并被拆分书写的单词等问题,同时单词切分准确率有待进一步提高。在对文档图像进行投影处理的基础上,通过K均值聚类算法(K-means)对文本行中所有连体段之间的间隙进行聚类分析得出最佳的间隙判别阈值,然后对所有连体段进行筛选和粗略识别,并结合对间隙的阈值判别结果来确定单词的精确切分点和获取被拆分书写单词的位置信息。在选取的100张文档图像中测试时,结果表明该方法能有效去除标点符号对切分结果的影响,准确合并被拆分书写的单词,并且平均单词切分准确率保持在99%以上。 展开更多
关键词 维吾尔文 文档图像 单词切分 K-MEANS 连体段判别 单词拆分
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基于层次匹配的维吾尔文关键词图像检索 被引量：1
5
作者 宋志平 朱亚俐 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 徐学斌 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第12期3461-3467,共7页
为提高维吾尔文文档图像检索精度,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)与卷积神经网络的关键词图像分层检索算法。在浅层检索阶段对切分后的单词图像进行分块处理,计算每个子块图像的灰度共生矩阵特征参数,将各个子块特征进行串联融合,对单词数... 为提高维吾尔文文档图像检索精度,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)与卷积神经网络的关键词图像分层检索算法。在浅层检索阶段对切分后的单词图像进行分块处理,计算每个子块图像的灰度共生矩阵特征参数,将各个子块特征进行串联融合,对单词数据库进行浅层检索,过滤掉部分无关单词图像后形成候选单词库;在浅层检索的基础上进行深层检索,使用VGG16网络提取单词图像更深层次的空间域特征;使用网络提取的特征对候选图像库进行二次深层检索得到最终的检索结果。实验结果表明,检索的平均准确率和召回率分别为94.15%、82.03%,验证了该方法在维吾尔文文档图像检索中的有效性。 展开更多
关键词 维吾尔文 关键词检索 VGG16 灰度共生矩阵 单词切分 浅层检索 深层检索
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基于形态学梯度算法的维文文档图像单词切分 被引量：2
6
作者 周文杰 木特力铺·马木提 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 阿力木江·艾沙 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2552-2557,共6页
为提高文档图像字符的识别率,提出一种利用形态学梯度算法实现维吾尔文单词切分的方法。对维文文字的特点进行分析,综合利用形态学算法的基本特性,将文档图像中标点与单词分离开来,避免关键词与标点的误切。将形态学梯度算法用于文档图... 为提高文档图像字符的识别率,提出一种利用形态学梯度算法实现维吾尔文单词切分的方法。对维文文字的特点进行分析,综合利用形态学算法的基本特性,将文档图像中标点与单词分离开来,避免关键词与标点的误切。将形态学梯度算法用于文档图像分割,更好地寻找每个单词的边缘轮廓和边界,对单词进行有效切分。实验结果表明,该方法能很好地对维吾尔文单词进行切分,切分的准确率达到了97.96%,后续的多文种文档图像的对比实验验证了该方法在单词切分中的实用性。 展开更多
关键词 文档图像 腐蚀膨胀 倾斜校正 形态学梯度算法 单词切分
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基于非下采样轮廓波变换的离线签名识别 被引量：2
7
作者 莫龙飞 麦合甫热提 +2 位作者 朱亚俐 吾尔尼沙·买买提 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第12期3472-3478,共7页
为提高手写签名的识别率,提出一种基于NSCT子带纹理特征融合的签名识别方法。对签名图像进行预处理(包括灰度化、平滑、二值化、归一化、细化等),对签名图像进行非下采样Contourlet变换,对变换产生的子带分别提取多级区域局部二值模式... 为提高手写签名的识别率,提出一种基于NSCT子带纹理特征融合的签名识别方法。对签名图像进行预处理(包括灰度化、平滑、二值化、归一化、细化等),对签名图像进行非下采样Contourlet变换,对变换产生的子带分别提取多级区域局部二值模式和灰度共生矩阵特征,通过融合形成新特征。数据库包含维吾尔文和柯尔克孜文两类文种,每个文种100人(20个样本/人),共4000个签名样本进行实验,实验结果表明,该方法能更准确地提取签名图像多尺度、多方向的纹理特征,可有效提高识别率。 展开更多
关键词 签名识别 非下采样CONTOURLET变换 特征融合 多级区域局部二值模式 灰度共生矩阵 支持向量机 BP神经网络
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基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别 被引量：1
8
作者 韩辉 麦合甫热提 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 朱亚俐 库尔班·吾布力 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第11期2048-2055,共8页
由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会... 由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会因特征数据过多和维度过大而造成计算困难,影响识别效率。为此,提出了一种基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别方法,利用Gist特征聚焦图像的整体布局和笔画部分,同时利用IPCA算法的批处理能力来提高识别效果和运行效率。使用中、英、维3种语言的实验数据集,并使用SVM分类器进行识别实验。结果显示,3个数据集上的识别准确率分别为97.97%,98.43%和97.19%,3种数据混合后的识别准确率为97.70%。经过对比分析可知,提出的方法与之前的相关方法相比明显较优。 展开更多
关键词 多文种 手写签名识别 Gist特征 IPCA算法 SVM
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近39年吐鲁番日照时数变化特征分析
9
作者 吾尔尼沙·买买提 张江明 《黑龙江粮食》 2021年第5期119-120,共2页
本文利用吐鲁番市气象代表站点吐鲁番国家基本气象站1981-2019年的逐月日照时数资料,采用常规统计方法对吐鲁番日照时数时变化特征进行分析。结果表明:1981-2019年吐鲁番年平均日照时数为2831.5h,年日照时数的峰值高达3126.3h,而日照时... 本文利用吐鲁番市气象代表站点吐鲁番国家基本气象站1981-2019年的逐月日照时数资料,采用常规统计方法对吐鲁番日照时数时变化特征进行分析。结果表明:1981-2019年吐鲁番年平均日照时数为2831.5h,年日照时数的峰值高达3126.3h,而日照时数的谷值为2327.7h,年平均日照时数随着时间的变化呈现出显著的减少趋势,气候倾向率为-61.008h/10a;吐鲁番春、夏、秋、冬四季日照时数的变化率分别为6.344h/10a、-6.079h/10a、-18.087h/10a、-40.323h/10a。除了春季外,其余三季的日照时数呈现出线性减少的趋势,只是气候变化倾向率有一定的差异,以冬季日照时数减少趋势最为显著,春季日照时数增加趋势不太显著;夏季日照时数最多,其次是春季和秋季,冬季日照时数最少,各月平均日照时数除了4月、5月、6月随着时间的变化呈现出增加的趋势,其余各月的日照时数均呈现出减少的趋势,以5月份增加的趋势最大,1月份减少的趋势最大。 展开更多
关键词 日照时数 变化特征 倾向率 吐鲁番
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基于Ridgelet变换的多文种文档图像文种识别
10
作者 热依汗古丽·卡森木 木特力铺·马木提 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 阿力木江·艾沙 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3137-3142,共6页
为提高多文种文档图像的文种识别的效率,提出基于Ridgelet变换的多文种识别方法。对文档图像数据库进行Ridgelet变换,对得到的Ridgelet(脊波变换)系数矩阵提取脊波能量特征,生成特征向量。在分类决策中选择KNN、线性判别分析以及贝叶斯... 为提高多文种文档图像的文种识别的效率,提出基于Ridgelet变换的多文种识别方法。对文档图像数据库进行Ridgelet变换,对得到的Ridgelet(脊波变换)系数矩阵提取脊波能量特征,生成特征向量。在分类决策中选择KNN、线性判别分析以及贝叶斯3种分类模型分别对所提特征进行训练和分类。在包括英文、中文、阿拉伯文、土耳其文、吉尔吉斯斯坦文、俄文和国内少数民族文种(蒙文,藏文,维吾尔文)的9个文种共9000张文档图像数据库中进行实验,最高识别率为99.23%,验证了所提算法对多文种识别有较高的识别率和良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 文种识别 Ridgelet变换 纹理特征 Ridgelet系数 KNN(K最近邻算法)
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