维吾尔文自适应角度定位提升文字识别准确率

维吾尔文字自适应角度定位是一项针对现有文字定位技术局限性的创新解决方案。当前的文字定位方法主要集中在水平方向上，对于倾斜文字的识别和定位并不够精确。邓任任和哈力旦·A教授团队提出了一个自适应角度定位方法，该方法旨在解决这个问题。 该方法首先通过一次快速定位对原始图像进行处理，利用阈值投影和投影像素的特性来提取维吾尔文的基线特征。基线是文字布局的关键元素，对于维吾尔文这种具有复杂行向和倾斜特性的文字尤为重要。通过这种方法，可以捕捉到文字的基本结构，即使在倾斜的情况下也能保持一定程度的稳定性。 接着，团队引入自适应算法，通过寻找文本区域面积最小的角度来进行二次定位。这个过程可以确保定位的准确性，因为最小化面积的角度往往更接近真实文字的方向。这种方法不仅适用于水平文字，还能有效地处理倾斜文字，扩大了文字定位的适用范围。 实验结果显示，这种自适应角度定位方法具有很强的实用性，定位准确率较高，对于各种维吾尔文文本，无论是横写还是斜写，都能提供稳定的定位效果。这在文档处理、光学字符识别（OCR）等应用场景中具有重要意义。 该研究成果发表在《计算机工程与设计》杂志上，受到了学术界的关注，因为它不仅解决了文字定位技术的一个关键问题，还展示了如何将机器学习和图像处理技术相结合，提升特定语言文字处理的效率和精度。此外，该工作还得到了国家自然科学基金项目的资助，进一步证明了其科学价值和应用潜力。 维吾尔文字自适应角度定位是一种创新的文字定位策略，对于提高倾斜文字的识别准确性和处理效率具有显著的优势，为IT行业特别是多语言文本处理领域的发展提供了新的思路和技术支持。