基于模糊模式的手写数字识别

手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔应用前景的研究课题.文章提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络技术对手写数字进行识别的算法:首先应用BP神经网络技术对手写数字样本进行学习,然后结合模糊模式识别方法进行手写数字识别.实验表明,该方法的正确识别率达95%以上.     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法。该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别。经实验,识别率达94％。实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性。     

基于LDA降维和BP神经网络的手写数字识别

手写数字数据集是机器学习分类领域的优质数据集,文章以反向传播（Back Propagation,BP）神经网络为基础,对手写数字进行分类识别。为减少BP神经网络的计算开支,实验前,对比了过滤卡方检验法、主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）降维、线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）降维以及多维尺度变换（Multidimensional Scaling,MDS）降维对特征选取的训练测试效果,从而确定了神经网络拟合之前的最优特征提取方法。实验中,利用Bagging对BP神经网络进行集成处理,分类识别了手写数字。实验后,将文中方法与朴素贝叶斯、决策树、随机森林、LDA多分类进行对比。结果表明,采取LDA降维方法时,降到9维的特征提取方式最优,单个BP神经网络对手写数字数据识别的准确率为92%左右,而基于Bagging集成的BP神经网络在识别准确率方面高达95%。     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题.由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率.针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法.该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别.经实验,识别率达94%.实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性.     

基于结构特征分类BP网络的手写数字识别

手写体数字识别有着重大的使用价值,用多层BP网络来识别手写体数字是手写体数字识别的一大进步,但是,用单纯的BP网络来识别也存在识别精度不高等的问题。将BP网络技术和数字本身的结构特征结合起来,提出了一种基于结构特征分类BP网络的手写体数字识别新方法。首先提取点、环等数字特征值,并根据一些特征进行分类;然后再运用BP神经网络识别,以提高网络的识别能力;最后,选取了500个人的0~9的手写体数字,运用以上算法进行BP神经网络识别,用3000个手写体数字作为训练样本,2000个其他的样本进行测试,网络收敛后,识别率达到96%以上,比原来有一定的提高。     

基于结构特征分类BP网络的手写数字识别

手写体数字识别有着重大的使用价值，用多层BP网络来识别手写体数字是手写体数字识别的一大进步，但是，用单纯的BP网络来识别也存在识别精度不高等的问题。将BP网络技术和数字本身的结构特征结合起来，提出了一种基于结构特征分类BP网络的手写体数字识别新方法。首先提取点、环等数字特征值，并根据一些特征进行分类；然后再运用BP神经网络识别，以提高网络的识别能力；最后，选取了500个人的0～9的手写体数字，运用以上算法进行BP神经网络识别，用3000个手写体数字作为训练样本，2000个其他的样本进行测试，网络收敛后，识别率达到96％以上，比原来有一定的提高。     

应用BP神经网络分类器识别交通标志

介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的训练、测试与对加入噪声图像进行识别3个步骤，经实验取得了良好的识别效果。     

基于改进神经网络的火车票号识别算法研究

为提高火车票识别精度和效率,将图像处理技术和BP神经网络结合,提出了一种基于图像处理和BP神经网络的火车票号识别算法.首先,通过图像预处理、目标区域的定位、二值化、倾斜校正和字符分割,提取火车票的身份证号码特征信息,建立特征信息库;之后,将特征信息库作为BP神经网络的输入,数字和字符类别作为BP神经网络的输出,建立BP神经网络的火车票号识别模型.研究结果表明,与模板匹配和SVM相比,提出的方法可以有效提高火车票号的识别精度和效率,识别精度高达97.7％,从而为火车票号识别提供新的方法.     

基于改进BP神经网络的手写体数字识别

数字识别在许多领域有广泛的应用。通过对人工神经网络的研究与学习,运用改进的BP神经网络对无约束手写体数字识别过程中的数字样本进行识别。实验证明,该方法具有很强的抗干扰性,克服了传统BP算法的局限性,其识别率和准确率都有很大提高。     

基于神经网络的手写数字识别

本文提出了一种采用BP神经网络方法来对无限制手写体数字进行识别的方案。通过图像预处理和数字特征提取,基于神经网络的判别方法,并结合使用Matlab工具箱中提供的人工神经网络函数设计了一种手写数字识别的新方法。实验表明,该方法可以获得较好的识别率。     

人机自然交互中多生物特征融合与识别

生物特征是人的内在属性,具有较高的稳定性与个体差异性。人脸、虹膜与人耳等多生物特征融合与识别的研究属人类认知本质与规律的前沿课题。探讨了该研究的意义,分析了国内外研究概况及其主要研究内容,提出了研究中的关键技术问题。多生物特征融合与识别的研究成果在人机自然交互、机器智能、国家安全、生命科学、听觉视觉通信以及社会的工作方式和生活方式方面有着广泛的应用前景。     

自然手写汉字FS识别法

提出联机识别自然手写汉字的FS识别法。在剖析五笔字根结构和编码原则基础上,对五笔字根作适应性改造,将键盘输入技术与联机识别技术有机融合的一种识别体系。在多库识别体系中首次采用层间分级技术。分析和实验表明：充分考虑了自然手写汉字书写习惯和结构特征,系统有较高稳定性。     

计算机汉字草体手写输入算法

为使汉字草体计算机输入识别精简化,对汉字草书手写体,实施分类与亚分类等类似处理。参照人的汉字草书书写习惯,提出模糊识别汉字草体手写输入算法。结合各种具体编码约定,可使软件编写思路清晰、减少编程工作量、提高编程工作效率。预见该算法能使最终软件短小有力。该思路可类推地移植到汉字行书、正楷与其他字体,也可移植到英文或其他少数民族文字,但显然具体处理方法不同。     

现代生物特征识别技术发展综述

生物特征识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势,是近年来国际上的研究热点,对信息安全有重要意义.文章简单介绍了几种典型的生物特征(如指纹、人脸、虹膜等)和语音识别技术方法,对各种方法的特点作了比较说明,对生物特征识别技术的应用领域和发展首景作了较详尽的分析.     

Using natural class hierarchies in multi-class visual classification

We address the problem of computationally efficient visual classification of objects, and propose a system for solving multi-class problems in domains that have inherent hierarchic structure, such as subclass-superclass-relationships based on visual similarity. Class relationships are used at runtime to select the computationally simplest feature space that allows classification at high level of confidence for each example view. Classification accuracies can then be further improved using rank-order voting over multiple views. Our experimental results show that our system compares favorably to previously published results using a demanding benchmark. The results support the hypothesis that class hierarchies based on visual similarities are feasible and useful in controlling the accuracy vs. speed tradeoffs in classification.     

标准正面人脸图像的识别

本论文选用人脸上27个特殊点作为人脸基本特征。以人脸几何结构为基础,结合有脸识别的心理特性,提出新颖、简便、高精度的“寻找存在”法,使提取特征点的速度、精度得到大大的提高,在详细分析这27个特列点的统计特性后,选择了其中信息量丰富的15个点间距及间距比构成一组向量代替人脸描述,用加权欧氏距离作为特征向量间相似性测试,在两类实验中,识别率高达100％和98％。     

开放集文字识别技术

开放环境下的模式识别与文字识别应用中,新数据、新模式和新类别不断涌现,要求算法具备应对新类别模式的能力。针对这一问题,研究者们开始聚焦开放集文字识别（open-set text recognition,OSTR）任务。该任务要求,算法在测试（推断）阶段,既能识别训练集见过的文字类别,还能够识别、拒识或发现训练集未见过的新文字。开放集文字识别逐步成为文字识别领域的研究热点之一。本文首先对开放集模式识别技术进行简要总结,然后重点介绍开放集文字识别的研究背景、任务定义、基本概念、研究重点和技术难点。同时,针对开放集文字识别三大问题（未知样本发现、新类别识别和上下文信息偏差）,从方法的模型结构、特点优势和应用场景的角度对相关工作进行了综述。最后,对开放集文字识别技术的发展趋势和研究方向进行了分析展望。     

面向对手建模的意图识别方法综述

首先介绍了对手建模的几种不同的类型,引出行为建模中的意图识别问题;随后针对意图识别的过程、分类、主要研究方法、研究展望以及实际应用进行了归纳分析,总结并讨论了相关领域取得的最新研究成果;最后指出意图识别目前存在的不足以及未来的发展方向。     

ATM系统自动识别功能拓展及安全监控

针对目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素,在现有的ATM自动柜员机上增加人脸识别、指纹识别、第二代身份证识别等识别方式,同时安装传感器视频监控系统,以增强ATM自动柜员机的自动识别及安全监控能力;该系统将生物识别技术与ATM系统相结合,设计中以实用性、可操作性、人性化设计为主,确保ATM系统的鲁棒性和安全可靠,且该系统可随着ATM系统软件进行升级;人脸识别率、指纹识别的准确度不低于90%,第二代身份证的识别率不低于99%。     

混合模式识别系统研究

讨论基于多种分类方法的模块组合实现的混合模式识别系统，它不同于利用多分类器输出结果表决的集成系统。提出两个系统：一个面向刷体汉字文本识别，另一个面策自由手写体字识别。