OCR 乌尔都语阿拉伯语字符识别

资 源 简 介

OCR 乌尔都语阿拉伯语字符识别

详 情 说 明

乌尔都语光学字符识别（OCR）是一个技术挑战较大的领域，主要由于乌尔都语属于阿拉伯语系的草书文字，书写方向为从右到左，且字符形态会随其在词中的位置（词首、词中或词尾）而变化。这些特性使得传统OCR技术难以直接适用，尤其在字符分割和识别阶段面临显著困难。

当前研究的系统采用基于像素强度测量的方法，首先检测句子中的单词边界，随后处理连体字符（即多个字母连写形成的复合结构）。针对分割后的独立字符，系统利用神经网络进行分类。值得注意的是，由于字符形态的上下文依赖性，分类阶段需特别处理同一字符在不同位置的表现形式。

实验原型在Matlab环境下实现，初步测试显示平均识别准确率可达70%。这一结果虽表明技术可行性，但也反映出仍有提升空间，特别是在处理连体字符的切分精度和复杂书写变体的分类准确性方面。未来优化方向可能包括引入更强大的深度学习架构，或结合语言模型提升上下文相关的识别能力。