基于Fisher准则的多铆钉线聚类融合识别算法

针对飞机蒙皮缺陷检查中多铆钉线的识别问题,基于Fisher压缩准则提出一种聚类融合识别算法。对采用Canny算子提取的铆钉边缘进行形态学运算,得到铆钉区域及其由质心构成的线段向量集合,采用Fisher准则函数对可能的铆钉线方向的线段向量进行聚类。根据原点到同一铆钉线上的线段向量的距离相等的特点对聚类线段向量进行融合,拟合出实际铆钉线。实验结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性,能满足飞机蒙皮缺陷检查机器人实时检测要求。     

一种快速实用的车牌字符识别方法

提出了一种新的车牌字符识别算法.该方法先对车牌中的单个字符进行预处理,然后采用Hausdorff距离模板匹配方法识别,对于特定位置的特殊字符,再进行校正识别.实验表明,该方法有效可行。     

面向化学结构的线段聚类算法

化学键识别是化学结构识别任务的重要组成部分.化学键中的单键、双键和三键都是由线段组成的,采用霍夫变换进行线段检测时容易产生冗余数据和干扰数据.为此,提出了一种面向化学键的线段聚类算法,对霍夫变换检出的线段进行聚类,进而合并冗余线段.具体而言,基于线段间空间关系的分析,定义线段间的相对相似性与间隔相似性度量;利用这两种度...     

基于外耳轮廓边缘信息的人耳识别

提出一种用Hausdorff距离表示入耳边缘特征的人耳识别方法.首先对原始人耳图像进行预处理,用基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的边缘检测方法提取外耳轮廓边缘;然后用标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离表示人耳特征向量;最后采用支持向量机算法完成人耳识别.实验结果证明,该方法能获得更高的人耳识别率.     

基于过线特征的车牌识别

车牌识别的速度和正确率直接地反映识别系统的好坏.为了提高车牌的识别速度,提出了基于过线特征的车牌识别算法.算法分两步进行:首先对分割的待识别字符进行过线特征提取,每个字符都被映射成一个12维向量,计算出待识别字符向量与库字符向量的距离;然后,对于置信度高的字符直接作为识别结果,对于置信度不具有明显优势的待识别字符在缩小的范围下再采用模板匹配识别.实验结果表明:应用该算法的实验系统识别速度较快、准确度较高、稳定性较好.     

基于改进词向量的石油文档语义关系识别

语义关系识别是对文档进行处理识别出包含的语义关系的过程,是构建本体重要组成部分之一.在石油领域本体的构建过程中,由于石油领域的文档具有组合词多的特点,语义关系识别更加困难.目前使用的语义识别算法主要是基于关联规则的识别算法,但此类算法没有领域针对性.通过分析石油文档的特点,提出一种基于改进词向量的石油文档语义关系识别算法,以连续词袋（Continuous Bag-Of-Words,CBOW）模型为基础,对石油专业术语进行扩展训练,引入负采样和二次采样技术提高训练准确率和效率,利用向量特征训练支持向量机（Support Vector Mechine,SVM）分类器进行语义关系识别.实验结果表明,该方法训练的词向量能够准确识别石油领域的语义关系,在石油领域具有明显的优势.     

基于连续密度隐马尔可夫模型的人体步态识别*

人体步态识别作为一种远距离和非侵犯性的识别技术在视频监控等领域具有广泛的应用前景.基于此原因,文中提出基于连续密度隐马尔可夫模型(CD-HMM)的人体步态识别算法.首先,提出基于自然步态周期的特征提取算法,并在此基础上构造观测向量集.然后,使用从训练样本集中提取的步态向量集对CD-HMM进行参数估计.最后,提出基于Cox回归分析的渐进自适应算法对训练过的步态模型进行参数自适应和步态识别.实验表明,相比现有的其它步态识别算法,文中算法具有更高的识别率.     

工程图纸扫描图象的线段完整识别算法

给出一种基于单义域邻接图的完整识别线段算法。采用单义域邻接图来描述工程图纸扫描图象的几何属性与拓扑关系。通过分析单义域几何与拓扑特征定交点域。首先选取线段域作种子线段,以交点域为连接线索,选取共线且误差最小的线段域进行种子线段生长。从而实现线段完整识别,该算法有铲地解决了在线段与线段相交及线段与圆弧（圆）相交和相切情况下如何保证图元描述完整性问题,大大提高了整体矢量化水平。     

基于SVM的数字二次识别方法与仿真研究

数字识别作为模式识别发展的一个分支,在实际应用中有很强的应用价值,如何进一步提高识别率也一直是研究的热点.该文通过分析模式识别的两类主要方法,结合数字结构特征和数字统计特征共同提高数字识别的正确率.支持向量机(SVM)是本文应用的主要识别机器.针对支持向量机在训练过程中存在被错误分类的样本,该文提出了一种基于二次识别的SVM算法.该算法通过提高支持向量在样本中的比例,提高了SVM的识别性能.结合数字结构特征的SVM二次识别算法提高了识别正确率,也为数字识别提出了一种新的思路.     

基于复合梯度向量的人脸识别算法

提出了一种新的基于复合梯度向量(Composite gradient vector, CGV)描述的人脸识别算法. 该算法首先在定位后的人脸图像中标定目标区域, 并在目标区域内划分特征子区域, 然后,以特征子区域的边缘奇异点作为向量的起点和终点进行正交采样得到基向量, 将目标区域内所有基向量组建向量簇, 通过对基向量的多维复合得到向量簇内所有极大梯度向量, 最后,以极大梯度向量作为元素组建复合梯度向量并统计复合梯度向量的维度和梯度信息, 将复合梯度向量、复合梯度向量维度和梯度进行人脸库对比, 识别出人脸身份. 该算法抓住了人脸面部特征分散性的特点, 继而对分散性特征采用具有连续性规律约束的复合梯度向量进行描述识别. 实验结果表明, 该算法克服了特征域旋转、光照强度变化及多姿态、多表情对人脸识别的影响, 具有速度快、识别准确、适应性强的特点.     

基于过线特征的车牌识别

车牌识别的速度和正确率直接地反映识别系统的好坏。为了提高车牌的识别速度,提出了基于过线特征的车牌识别算法。算法分两步进行：首先对分割的待识别字符进行过线特征提取,每个字符都被映射成一个12维向量,计算出待识别字符向量与库字符向量的距离;然后,对于置信度高的字符直接作为识别结果,对于置信度不具有明显优势的待识别字符在缩小的范围下再采用模板匹配识别。实验结果表明：应用该算法的实验系统识别速度较快、准确度较高、稳定性较好。     

基于Trace变换和支持向量机的车牌字符识别新方法

为了提高车牌上的字符识别准确率,提出一种结合Trace变换和支撑矢量机（SVM）的字符识别方法.在字符识别方面,以Trace变换方法提取字符特征,并运用支持向量机对字符进行模式分类.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

An automated vision system for container-code recognition

Automatic container-code recognition is of great importance to the modern container management system. Similar techniques have been proposed for vehicle license plate recognition in past decades. Compared with license plate recognition, automatic container-code recognition faces more challenges due to the severity of nonuniform illumination and invalidation of color information. In this paper, a computer vision based container-code recognition technique is proposed. The system consists of three function modules, namely location, isolation, and character recognition. In location module, we propose a text-line region location algorithm, which takes into account the characteristics of single character as well as the spatial relationship between successive characters. This module locates the text-line regions by using a horizontal high-pass filter and scanline analysis. To resolve nonuniform illumination, a two-step procedure is applied to segment container-code characters, and a projection process is adopted to isolate characters in the isolation module. In character recognition module, the character recognition is achieved by classifying the extracted features, which represent the character image, with trained support vector machines (SVMs). The experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed technique for practical usage.     

基于深度学习的含堆叠字符的车牌识别算法

车牌识别是构建智慧城市交通系统的重要技术,当前车牌识别系统对于单行车牌已经达到了较好的识别和应用效果,但无法满足对包含堆叠字符的车牌的识别需求。针对该问题,提出了一种基于深度学习且不依赖于字符分割的方法以识别含堆叠字符的车牌。首先对倾斜、扭曲的车牌进行投影矫正;然后使用MobileNet-SSD算法检测定位车牌中的单排字符和堆叠字符;之后将堆叠字符送入基于CTC损失的堆叠字符识别网络,进行非字符分割的端到端识别。实验结果表明,该算法不仅对含堆叠字符的车牌具有较高的识别精度,同时对倾斜、扭曲等复杂环境下的车牌具有鲁棒性,极大提高了车牌识别系统的通用性。     

基于ICA降维的车牌汉字识别研究

针对目前复杂环境下车牌汉字图像识别率较低,识别时间较长等问题,提出了一种基于伪Zernike矩和独立主成分分析(ICA)的改进概率神经网络(PNN)车牌汉字识别方法.该方法是将车牌汉字图像的伪Zernike矩通过独立主成分分析降维,再将降维后的特征输入所提出的一种基于代表点的改进概率神经网络中进行训练和识别,从而有效地实现车牌汉字的识别.将该方法应用于复杂环境下的车牌汉字图像识别实验,实验结果表明,该方法能有效地降低特征维数,减少识别时间,并能显著地提高车牌汉字的识别率.     

机动车车牌自动识别系统与VMLA定位算法

介绍了一种机动车车牌自动识别系统及其机动车车牌自动定位的 VML A (Vector Map L ocationAlgorithm)新算法 .该算法基于机动车车牌字符笔画两个边缘互相关值最大这一特征 ,先利用粒子图象测速原理得出位移矢量图 ,然后在位移矢量图中定位机动车车牌 .VML A算法具有实时、机动车车牌大小在较大范围内自适应的特点 ,同时还能得到机动车车牌字符与背底对比情况、机动车车牌大小的粗略估计等信息 ,这些信息对后续车牌的精确定位、分割、识别非常有用 .5 4 0幅机动车车牌图象的初步实验结果为定位速度 0 .2 s/个 ,定位正确率98.9% .这表明该方法速度快、一次定位正确率高 ,是一种极有潜力的定位新算法     

基于字符图像分割的打印文件识别方法

针对目前的打印文件识别方法受限于样本中必须有相同字符的问题,提出一种基于字符图像分割的打印文件识别方法。通过k-means算法对字符图像进行分割,分别对不同区域提取局部二值模式纹理特征,从而消除字符结构对识别结果的影响。研究了单一区域的特征集和组合特征集的分类识别效果,实验结果表明,该方法在样本中无相同字符的情况下,能够得到较高的识别准确率。     

结合gazetteers和句法依存树的中文命名实体识别

中文命名实体识别在机器翻译、智能问答等下游任务中起着重要作用。提出一种新的基于gazetteers和句法依存树的中文命名实体识别方法,旨在解决由于字符向量缺少词信息和词之间的句法依赖结构信息而导致的错误传递问题。该方法将句子中的gazetteers信息和句法依存树信息形成图,再通过自适应门控图神经网络（adapted gated graph neural networks,AGGNN）将其融入到字符向量中,从而使得每个字向量很好地获取词汇间的语义关系,提升识别准确率。通过在Ecommerce、Resume、QI等数据集的验证,新的方法可以使得中文实体识别的准确率得到较大提升。     

字符粘连及字线相交的分割与识别方法

描述了工程图纸矢量化中多向粘连字符及字线相交的分割算法与识别方法.提出不同情况下字串的定向计算方法,通过粘连字块的特征矢量计算和迭代计算实现字块的分割.运用波形投影方法解决了粘连字符及字线相交情况下的字间切割问题,使工程图多向字符识别精度显著提高,该算法对局部退化状态下的字符识别具有良好的抗干扰性.     

哈萨克文脱机手写字符识别系统的研究与实现

由于手写哈萨克字符结构的特殊性,仅提取几种单一的字符特征进行识别时正确率较低,识别效果较差。由此采用改进的PCA方法定位单词基线位置,对每个字符提取包括笔画密度特征、投影特征、轮廓特征等在内的36种特征,使用K-W检验对各特征的分类能力进行比较,并采用线性判别函数进行分类,取得了较高的识别精度。实验结果表明,该系统针对脱机字符识别率达到94％以上。