一种含扫描识别器的云端音视频播放系统及其方法
文献发布时间:2023-06-19 11:52:33
技术领域
本发明属于云端音视频播放技术领域,尤其涉及一种含扫描识别器的云端音视频播放系统及其方法。
背景技术
学生在学习古文字或考古人员进行历史性考察的过程中,经常遇到一些陌生的古文字,通过翻书本很难快速得到解决,且古文字的字样繁杂,字体大小,形式,清晰度,污化度等各种因素,增加了对古文字字样的文字识别难度,不知从何着手,致使很多学生在遇到这些问题的时候产生厌学、怕学的心理,严重影响到学生的学习积极性,因此,现阶段亟需一种含扫描识别器的云端音视频播放系统及其方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于:为了解决学生在学习古文字或考古人员进行历史性考察的过程中,经常遇到一些陌生的古文字,通过翻书本很难快速得到解决,且古文字的字样繁杂,字体大小,形式,清晰度,污化度等各种因素,增加了对古文字字样的文字识别难度,不知从何着手,致使很多学生在遇到这些问题的时候产生厌学、怕学的心理,严重影响到学生学习积极性的问题,而提出的一种含扫描识别器的云端音视频播放系统及其方法。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种含扫描识别器的云端音视频播放方法,包括以下步骤:
步骤S1:构建古文字大字库,所述古文字大字库包括古文字字库一和古文字字库二,其中,古文字大字库包含现阶段已解析的所有古文字,将原始古文字大字库中的部分特殊古文字收集整理建立古文字字库一,其余古文字字库建立古文字字库二;
步骤S2:古文字模糊清晰化;
步骤S21:先利用高斯差分算子获得模糊古文字字样的线性轮廓信息;
步骤S22:然后利用模糊古文字的线性轮廓信息快速预测清晰古文字的过渡区;
步骤S23:最后建立点扩散函数统解模型并进行求解,获得复原古文字;
步骤S3:古文字特征的提取;
步骤S31:原始古文字字样归一化,利用最大规格化方法;
步骤S32:将归一化处理后的古文字字样,采用数学形态学方法对古文字字样进行纹路细化,获得细化后的古文字字样;
步骤S33:计算细化后古文字的最小外接矩形,并以此为依据对古文字进行裁剪,获取裁剪后的数字图像;
步骤S34:采用分块直方图的形式提取古文字特征,将裁剪后的数字图像分为M*M个分块,并统计每一块内部古文字像素的个数,最后进行归一化作用该古文字的特征;
步骤S4:相似度计算;
步骤S5:在完成相似度的计算后,调取云端数据库中的古文字大字库,进入匹配模式,并将所匹配到的古文字字样以及该古文字字样所匹配的解析内容进行音视频播放。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S1中古文字大字库、古文字字库一以及古文字字库二中的古文字图片均为600*600像素的二值图,其中古文字大字库中的古文字字样是经网络大数据库中收集获得。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S1中在完成古文字字库一和古文字字库二的建立后,将文字字库一和古文字字库二中所包换的所有古文字字样全部上传至云端,并将每个古文字所匹配的音视频内容进行同步上传。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S22的具体方法为,沿着模糊古文字字样的线性轮廓,在轮廓垂直方向上寻找像素灰度值的两个峰值,并将所搜索过的区域作用模糊古文字字样的过渡区,搜索到模糊古文字字样过渡区域后,在该区域内填充特定的值以达到预测清洗古文字字样过渡区的目的,若出现填充不完整的现象,则进行插值处理以保证线性轮廓线两侧区域填充完整。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S2具体的,利用模糊古文字字样的轮廓来预测清晰古文字字样的过渡区,再根据清晰古文字字样过渡区、退化字样和点扩散函数之间的关系建立目标函数,在目标函数中加入了非负性约束项和空间相关性约束项以抑制噪声的影响,最后通过已有的非盲目古文字字样复原算法来复原古文字字样。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S21中,高斯差分算子其数学式为:
式中,σ1和σ2是高斯滤波器方差。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S23中,所预测的清晰古文字字样过渡区、原模糊古文字、点扩散函数三者的关系可以表示为:
其离散形式如下:
其中,h(i,j)为点扩散函数,其大小为M*M,f(x,y)为退化古文字字样;
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S31中,其最大规格化方法为:
其中,将new-min-A和new-max-分别设置为0和1。
作为上述技术方案的进一步描述:
所述步骤S4中若P
Q
在以上方程中分子部分为同为黑色的像素个数,分母为同为黑色或者颜色不同的像素个数,可以看出,如果这两个字完全匹配,则相似度为1,如果这两个完全不匹配,则相似度为0。
一种含扫描识别器的云端音视频播放系统,包括:
古文字大字库构建模块,收集现阶段已解析的所有古文字并建立古文字大字库,并将部分特殊古文字收集整理建立古文字字库一,其余古文字字库建立古文字字库二;
古文字字样处理模块,将由扫描识别器所录入的模糊古文字字样进行模糊清晰化处理;
古文字字样特征提取模块:获取古文字字样的纹路特征;
相似度计算模块:将获取古文字字样与古文字大字库中的文字进行形式度比对;
云端音视频播放模块:在完成相似度的计算后,调取云端数据库中的古文字大字库,进入匹配模式,并将所匹配到的古文字字样以及该古文字字样所匹配的解析内容进行音视频播放。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
1、本发明中,对古文字依次进行模糊清晰化处理、字样纹络、特征提取以及相似度的计算,利用模糊图像的轮廓来预测清晰图像过渡区,再根据清晰图像过渡区、退化图像和点扩散函数之间的关系建立目标函数,在目标函数中加入了非负性约束项和空间相关性约束项以抑制噪声的影响,最后通过已有的非盲目图像复原算法来复原图像,不需要知道图像退化模式,对任何因素造成的模糊图像都可以复原,从而能够在实现高精度识别的基础上,快速匹配到该古文字字样的云端音视频信息。
2、本发明中,利用高效及高精准识别技术与云端音视频播放技术实现相辅相成的技术效果,考古人员和古文字学习人员可以通过扫描识别技术读取到扫描码信息,从而可以识别到各类古文字字样及向匹配的音视频信息,依此精准的定位服务器音频库。
附图说明
图1为本发明提出的一种含扫描识别器的云端音视频播放系统及其方法的方法流程图;
图2为本发明提出的一种含扫描识别器的云端音视频播放系统及其方法的系统模块框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2,本发明提供一种技术方案:一种含扫描识别器的云端音视频播放方法,包括以下步骤:
步骤S1:构建古文字大字库,所述古文字大字库包括古文字字库一和古文字字库二,其中,古文字大字库包含现阶段已解析的所有古文字,将原始古文字大字库中的部分特殊古文字收集整理建立古文字字库一,其余古文字字库建立古文字字库二;
步骤S2:古文字模糊清晰化;
步骤S21:先利用高斯差分算子获得模糊古文字字样的线性轮廓信息;
步骤S22:然后利用模糊古文字的线性轮廓信息快速预测清晰古文字的过渡区;
步骤S23:最后建立点扩散函数统解模型并进行求解,获得复原古文字;
步骤S3:古文字特征的提取;
步骤S31:原始古文字字样归一化,利用最大规格化方法;
步骤S32:将归一化处理后的古文字字样,采用数学形态学方法对古文字字样进行纹路细化,获得细化后的古文字字样;
步骤S33:计算细化后古文字的最小外接矩形,并以此为依据对古文字进行裁剪,获取裁剪后的数字图像;
步骤S34:采用分块直方图的形式提取古文字特征,将裁剪后的数字图像分为M*M个分块,并统计每一块内部古文字像素的个数,最后进行归一化作用该古文字的特征;
步骤S4:相似度计算;
步骤S5:在完成相似度的计算后,调取云端数据库中的古文字大字库,进入匹配模式,并将所匹配到的古文字字样以及该古文字字样所匹配的解析内容进行音视频播放。
具体的,如图1所示,所述述步骤S1中古文字大字库、古文字字库一以及古文字字库二中的古文字图片均为600*600像素的二值图,其中古文字大字库中的古文字字样是经网络大数据库中收集获得。
具体的,如图1所示,所述步骤S1中在完成古文字字库一和古文字字库二的建立后,将文字字库一和古文字字库二中所包换的所有古文字字样全部上传至云端,并将每个古文字所匹配的音视频内容进行同步上传。
具体的,如图1所示,所述步骤S22的具体方法为,沿着模糊古文字字样的线性轮廓,在轮廓垂直方向上寻找像素灰度值的两个峰值,并将所搜索过的区域作用模糊古文字字样的过渡区,搜索到模糊古文字字样过渡区域后,在该区域内填充特定的值以达到预测清洗古文字字样过渡区的目的,若出现填充不完整的现象,则进行插值处理以保证线性轮廓线两侧区域填充完整。
具体的,如图1所示,所述步骤S2具体的,利用模糊古文字字样的轮廓来预测清晰古文字字样的过渡区,再根据清晰古文字字样过渡区、退化字样和点扩散函数之间的关系建立目标函数,在目标函数中加入了非负性约束项和空间相关性约束项以抑制噪声的影响,最后通过已有的非盲目古文字字样复原算法来复原古文字字样。
具体的,如图1所示,所述步骤S21中,高斯差分算子其数学式为:
式中,σ1和σ2是高斯滤波器方差。
具体的,如图1所示,所述步骤S23中,所预测的清晰古文字字样过渡区、原模糊古文字、点扩散函数三者的关系可以表示为:
其离散形式如下:
其中,h(i,j)为点扩散函数,其大小为M*M,f(x,y)为退化古文字字样;
具体的,如图1所示,所述步骤S31中,其最大规格化方法为:
其中,将new-min-A和new-max-分别设置为0和1。
具体的,如图1所示,所述步骤S4中若P
Q
在以上方程中分子部分为同为黑色的像素个数,分母为同为黑色或者颜色不同的像素个数,可以看出,如果这两个字完全匹配,则相似度为1,如果这两个完全不匹配,则相似度为0。
一种含扫描识别器的云端音视频播放系统,包括:
古文字大字库构建模块,收集现阶段已解析的所有古文字并建立古文字大字库,并将部分特殊古文字收集整理建立古文字字库一,其余古文字字库建立古文字字库二;
古文字字样处理模块,将由扫描识别器所录入的模糊古文字字样进行模糊清晰化处理;
古文字字样特征提取模块:获取古文字字样的纹路特征;
相似度计算模块:将获取古文字字样与古文字大字库中的文字进行形式度比对;
云端音视频播放模块:在完成相似度的计算后,调取云端数据库中的古文字大字库,进入匹配模式,并将所匹配到的古文字字样以及该古文字字样所匹配的解析内容进行音视频播放。
工作原理:
步骤S1:构建古文字大字库,所述古文字大字库包括古文字字库一和古文字字库二,其中,古文字大字库包含现阶段已解析的所有古文字,将原始古文字大字库中的部分特殊古文字收集整理建立古文字字库一,其余古文字字库建立古文字字库二,古文字大字库、古文字字库一以及古文字字库二中的古文字图片均为600*600像素的二值图,其中古文字大字库中的古文字字样是经网络大数据库中收集获得,在完成古文字字库一和古文字字库二的建立后,将文字字库一和古文字字库二中所包换的所有古文字字样全部上传至云端,并将每个古文字所匹配的音视频内容进行同步上传;
步骤S2:古文字模糊清晰化,利用模糊古文字字样的轮廓来预测清晰古文字字样的过渡区,再根据清晰古文字字样过渡区、退化字样和点扩散函数之间的关系建立目标函数,在目标函数中加入了非负性约束项和空间相关性约束项以抑制噪声的影响,最后通过已有的非盲目古文字字样复原算法来复原古文字字样;
步骤S21:先利用高斯差分算子获得模糊古文字字样的线性轮廓信息;
步骤S22:然后利用模糊古文字的线性轮廓信息快速预测清晰古文字的过渡区,沿着模糊古文字字样的线性轮廓,在轮廓垂直方向上寻找像素灰度值的两个峰值,并将所搜索过的区域作用模糊古文字字样的过渡区,搜索到模糊古文字字样过渡区域后,在该区域内填充特定的值以达到预测清洗古文字字样过渡区的目的,若出现填充不完整的现象,则进行插值处理以保证线性轮廓线两侧区域填充完整;
步骤S23:最后建立点扩散函数统解模型并进行求解,获得复原古文字;
步骤S3:古文字特征的提取;
步骤S31:原始古文字字样归一化,利用最大规格化方法;
步骤S32:将归一化处理后的古文字字样,采用数学形态学方法对古文字字样进行纹路细化,获得细化后的古文字字样;
步骤S33:计算细化后古文字的最小外接矩形,并以此为依据对古文字进行裁剪,获取裁剪后的数字图像;
步骤S34:采用分块直方图的形式提取古文字特征,将裁剪后的数字图像分为M*M个分块,并统计每一块内部古文字像素的个数,最后进行归一化作用该古文字的特征;
步骤S4:相似度计算;
步骤S5:在完成相似度的计算后,调取云端数据库中的古文字大字库,进入匹配模式,并将所匹配到的古文字字样以及该古文字字样所匹配的解析内容进行音视频播放。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
- 一种含扫描识别器的云端音视频播放系统及其方法
- 一种含扫码识别器的云端音视频播放系统