基于Gabor方向特征及神经网络的车牌灰度字符图像识别

针对低分辨率灰度车牌号码数字识别问题，提出了一种利用网格技术和Gabor变换直接从灰度图像进行特征提取的新方法，并没计了一种集成型神经N-N模型来进行识别，对大量的实验数据进行识别实验得到99．26％的识别率，显示该方法是非常有效的。     

基于神经网络数字识别方法的研究

针对无指针式仪表表盘的数字识别问题,提出一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法;该方法首先利用数字图像预处理技术处理图像并利用特征提取方法提取数字图像特征,然后利用粗糙集理论进行特征约简,最后将约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别;实验表明,相对于传统方法,该方法具有识别率高、速度快的特点,具有较高的实用价值;并且该方法在保留神经网络高鲁棒性的同时,为快速准确地进行数字识别开辟了新的途径。     

无指针式仪表表盘数字识别方法的研究

针对无指针式仪表表盘的数字识别问题,提出了一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法.首先利用数字图像预处理技术处理图像,并利用特征提取方法提取数字图像特征;然后利用粗糙集理论进行特征约简;最后将约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别.实验表明,相对于传统方法,该方法具有识别率高、速度快的特点,实用价值较高.     

仪表表盘数字识别方法的研究

针对无指针式仪表表盘的数字识别问题,提出一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法.该方法首先利用数字图像预处理技术处理图像并利用特征提取方法提取数字图像特征,然后利用粗糙集理论进行特征约简,最后将约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别.     

基于支持向量机的数字调制信号识别

针对神经网络分类器容易陷入局部最小值和不适用于小样本的缺点,提出一种应用零中心瞬时特征提取法提取分类特征,采用支持向量机分类器进行数字调制信号识别的方法。与传统的神经网络方法相比,该方法具有更好的泛化推广能力。实验仿真结果表明,该调制识别方法在小样本下具有较高的识别率。     

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。     

基于概率神经网络的粮食早期霉变识别研究

提出了一种基于概率神经网络的粮食早期霉变识别方法。实验中电子鼻系统采集了4种粮食作物及霉变数据共8类,对这些数据样本进行特征提取,得到了64组训练数据和48组测试数据。利用概率神经网络对特征数据进行分类识别,识别率为93.75%。实验结果表明,该方法对粮食作物种类及其早期霉变的识别是行之有效的。     

一种手写数字的多级分类器设计

对手写数字识别技术进行了研究和探讨,提出一种新的多级分类嚣手写数字识别方法.该识别方法以图像预处理和字符特征提取为基础,采用BP神经网络分类器进行第一级识别、结构特征分类器进行有选择的第二级识别,并提出一种全新的端点特征提取法,大大地简化结构特征分类器的设计.实验结果表明,多级分类器较单一的神经网络分类器的识别率有了明显的提高.     

一种新的车牌字符快速识别方法

针对车牌字符图像的特点,在研究各种特征提取方法适用场合的基础上提出了改进的特征提取方法和字符识别方法。对于英文和数字,使用一种基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法。该方法采用两级识别,第一级采用模板匹配识别差别明显的字符,第二级采用BP神经网络识别第一级不能确定的相似字符。对于汉字采用小波变换和LDA提取特征。该方法利用小波变换的特性最大程度地提取了字符图像的特征信息。实验结果表明此算法具有较高的识别率和较快的识别速度。     

多尺度特征和神经网络相融合的手写体数字识别

针对传统特征提取方法无法有效解决书写随意性的干扰问题,提出了一种多尺度特征和神经网络相融合的手写体数字识别方法。首先提取手写体数字二值图像的轮廓、笔画次序等结构特征,并旋转坐标轴,提取多角度结构特征;然后将字符从中心点到外边框划分为K层矩形子层,提取每层图像的灰度特征,最后以两种多尺度特征构建神经网络模型,并预测测试集合样本。将该算法实际用于以MNIST字体库构建的两个数据集识别,其精度高达99.8%,并能有效降低倾斜等手写字体的随意性影响。