典型文献
基于贪吃蛇算法和部首识别的手写文本切分
文献摘要：
针对手写中文文本交错、粘连、字内过分离等问题,提出一种基于贪吃蛇算法和部首识别的文本切分方法.首先,根据贪吃蛇算法建立文本原始切分轨迹,并依据多重规则优化切分路径;之后,基于粘连字符的轮廓和骨架提取候选粘连点,利用贪吃蛇算法进行二次切分;最后,对过切分字符,进行部首的笔段提取和识别,依据汉字结构确定合并方向,并结合几何置信度和识别置信度完成合并,得到最终正确的文本切分结果.以陕西省某高中试卷中1542行手写文本作为实验数据进行了算法验证,结果表明,该算法切分正确率可达到82.15％.
文献关键词：
手写体中文文本;粘连字符;贪吃蛇;过切分合并;部首识别;笔段提取
中图分类号：
作者姓名：
付鹏斌;董澳静;杨惠荣
作者机构：
北京工业大学信息学部,北京100124
文献出处：
引用格式：
[1]付鹏斌;董澳静;杨惠荣-.基于贪吃蛇算法和部首识别的手写文本切分)[J].华南理工大学学报（自然科学版）,2022(01):80-90
A类：
部首识别,笔段提取,手写体中文文本,过切分合并
B类：
贪吃蛇,规则优化,分路,粘连字符,骨架提取,行部,汉字结构,置信度,中试,试卷,算法验证
AB值：
0.142326
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