Abstract: This paper presents a recognition system for automatically extracting text in video images with complex backgrounds，using self-adaptive iterative algorithm extracts Uyghur characters from video image.After preprocessing text images，the system needn’t segment texts into characters，instead，the system extracts statistical features from a window which is sliding text image.Then the resulting feature vectors are input to the Hidden Markov Models（HMM） for training and recognition.

Key words: video image, Uyghur text, sliding window, Hidden Markov Models（HMM）

摘要： 提出了从复杂背景视频图像中提取文字并识别的一套算法，利用自适应迭代算法提取视频中维吾尔文字，针对维吾尔文字的一些特点，利用合适的预处理方法保留维吾尔文字中的各种点及特殊笔画，同时有效地消除了复杂背景带来的噪声。考虑维吾尔文字书写的特点，利用滑动窗口法提取文字特征避免了文字分割，将产生的特征向量输入到隐马尔可夫模型（Hidden Morkov Model）中进行训练和识别。

关键词: 视频图像, 维吾尔文字, 滑动窗口, 隐马尔可夫模型