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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利一种基于多模态特征融合的汉字识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121281070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511831544.7，技术领域涉及：G06V30/22；该发明授权一种基于多模态特征融合的汉字识别方法及系统是由唐明;尤佩云;陈凤霞设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合的汉字识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及汉字识别技术领域，公开了一种基于多模态特征融合的汉字识别方法及系统，包括：首先获取待识别汉字的灰度图像，提取骨架及距离特征并拟合中心线；其次，分别基于灰度、梯度与距离特征计算边缘不对称、灰度质心法向偏移及半宽耗散特征，并融合为局部非对称耗散能流特征，通过加权整合得到牵丝非对称耗散能流矩以锁定法向方向；然后依据边缘不对称特征构建各向异性度量，在牵丝坐标系下对图像重采样；再结合能流矩与单调变化准则确定牵丝核心区间；随后依据带宽比例生成牵丝掩模，对重采样图像进行能量补偿获得规范字形；最后以规范字形与标准字形库匹配完成识别，从而实现高精度、鲁棒的汉字识别。

本发明授权一种基于多模态特征融合的汉字识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的汉字识别方法，其特征在于，包括： S1，获取待识别汉字的灰度图像，提取灰度图像中各像素宽度的骨架，及各像素到最近边界的距离特征，根据骨架筛选牵丝候选分支，对牵丝候选分支拟合中心线； S2，基于灰度图像的梯度特征计算中心线上的边缘不对称特征；基于灰度图像的灰度特征计算中心线上的灰度质心法向偏移特征；基于距离特征计算中心线上的半宽耗散特征，包括： 在中心线处计算切向向量； 其中，表示中心线的弧长导数；表示中心线在弧长参数处的单位切向向量； 定义法向向量： ，其中，和为的横向分量和纵向分量； 基于距离特征定义半宽函数，法向剖面任意点的像素位置为；其中，为法向坐标； 对灰度图像采用Sobel算子计算水平梯度和垂直梯度得到空间梯度向量； 计算法向梯度导数： ； 计算内侧最大梯度绝对值： ； 计算外侧最大梯度绝对值： ； 边缘不对称特征为； 定义法向灰度分布； 以采样步长0.5像素通过梯形法数值积分计算灰度质心法向偏移特征； 以弧长步长为1像素通过三点差分法计算半宽耗散特征；其中，为计算导数时使用的弧长差分步长； 融合边缘不对称特征、灰度质心法向偏移特征及半宽耗散特征，得到中心线上的局部非对称耗散能流特征；基于局部非对称耗散能流特征沿中心线的位置加权整合，得到牵丝非对称耗散能流矩；在中心线起始段内，根据局部非对称耗散能流特征锁定法向方向； S3，基于边缘不对称特征与预设放大系数构建各向异性度量，在各向异性度量定义的牵丝坐标系下，对灰度图像进行重采样； S4，对局部非对称耗散能流特征进行平滑处理，结合基于牵丝非对称耗散能流矩确定的能流阈值与局部非对称耗散能流特征单调变化准则，确定牵丝核心区间； S5，根据预设带宽比例在牵丝坐标系中生成牵丝掩模，通过牵丝掩模对重采样后的灰度图像执行沿切向的能量补偿，以得到规范字形； S6，基于规范字形与标准字形库中查询得到识别结果。

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