1、如今隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，視頻已成為人們獲取信息的渠道。面對海量的視頻數(shù)據(jù)庫，如何快速有效地進行視頻檢索已成為研究熱點。視頻中的文字信息為視頻檢索提供了可能。
　　維吾爾文字是基于阿拉伯字母的文字。由于維吾爾文和阿拉伯文本自身的特點，大多數(shù)已發(fā)表過的算法不能直接應用到視頻中的維吾爾文和阿拉伯文。盡管在全球范圍內(nèi)的廣泛應用，到目前為止，有關阿拉伯文和維吾爾文的視頻文字定位和提取的研究非常少。本文在研究和總結(jié)目前的有關視頻文字定位的算

2、法基礎上，結(jié)合維吾爾文特有的特點，提出了一種定位和提取視頻中維吾爾文字的方法。
　　通常文本提取包含文本探測定位和文本分割。本文首先提出了一種基于筆畫濾波的字幕文本定位方法，并給出詳細的原理解釋與實現(xiàn)過程。本文方案構(gòu)成如下：首先對視頻幀進行筆畫濾波且對筆畫濾波響應圖進行非線性變換，然后利用維吾爾文在基線上橫筆畫居多的特征，通過水平投影找到基線位置，對基線上下方向進行擴展，確定上，下文本線。然后對通過垂直投影確定最的文本框，最后對用

3、啟發(fā)式規(guī)則對文本框進行驗證。然后使用連通區(qū)域分析來修正文本的外接框，最后使用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）對候選文本塊進行篩選，排除在前一步驟中被誤檢為文本的非文本塊。
　　對于定位后文本塊的分割，考慮到維吾爾文的特性,本文在已有方法的基礎上建立了文本顏色信息和紋理信息的聯(lián)合概率模型。本文利用同一個文本塊中其筆畫寬度比較一致的特點來提取建模樣本。從而使得訓練的模型比較精確，因此本文建立的模型可以