手写汉字识别系统中的识别字典结构

提出了一种树形识别字典结构，并采用坐标描述法对汉字的结构进行描述，从而有效地提高了汉字部件（包括笔划）之间位置关系的描述精度．     

图形处理新算法的研究与实践

提出了两种新颖实用的圆形窗口“裁剪”算法，算法（１）以图形坐标变换及采用正、负区域法原理为判断手段，使直线与窗口快速求交。算法（２）用直线与圆形窗口交点处的ｔ作参数，导出简单易行的数学判别式，经判别后，确定是否可求出参数ｔ及其对应的交点坐标。     

图形处理新算法的研究与实践

提出了两种新颖实用的圆形窗口“裁剪”算法。算法（１）以图形坐标变换及采用正、负区域法原理为判断手段，使直线与窗口 速求交。算法（２）用直线与圆形口交点处的ｔ作参数，导出简单易行的数学判别式，经判别后，确定是否可求出参数ｔ及其对应的交点坐标。     

美术字样条的制作

笔划、部首、汉字是构成汉字的三级数据结构。本文介绍了一种利用曲线轮廓描述汉字字体的方法，即用三次Bezier曲线拟合笔划，由笔划构成部首，再由部首来构成汉字。并给出了用C语言描述的笔划、部首、汉字的数据结构以及Bezier曲线的采样点选取的算法。本文还给出了局部坐标和绝对坐标相互转换的方法。     

基于二次曲线的在线手绘图识别

在线手绘图识别是2D草图重建3D模型领域的关键课题。提出一种基于二次曲线的在线手绘图识别方法和针对复合线元的分割算法,最小的识别单元包括:直线段、折线段、椭圆、椭圆弧、圆、圆弧、双曲线和抛物线。该识别方法利用几何特征对笔划进行自适应分类;采用最小中值二乘法进行二次曲线拟合,确定笔划的具体类型。实验证明,该识别和分割方法能获得令人满意的识别效果,为从2D草图重建3D模型奠定了基础。     

外轮廓识别算法在纸箱打样机中的应用研究

提出以角度判别法对纸箱打样图形进行外轮廓识别,并介绍了识别多个外轮廓的算法步骤.同时,采用射线法识别外轮廓多边形中的内轮廓图形,为避免在判断过程的复杂运算,利用二分法对射线法进行了优化,并分析了算法的求解过程.相比传统的无序加工过程,外轮廓的识别功能提高了纸箱打样机的加工精度和加工效率.     

手写汉字识别粗分类方法的研究

提出了一种基于汉字结构关系的手写汉字识别粗分类的新方法。该方法以抽取手写汉字基本笔划为基础，利用汉字的结构特征进行粗分类。它不公算法简单、分类速度快、分类能力强、分类稳定、可靠，在分类的同时又能把组成汉字的部件及其笔划随之而分离出来，为用句法结构方法识别手写汉字奠定了基础。     

基于改进KNN算法的动态手势识别研究

手势识别是人机交互的一种方式,用于手势识别的传统K最邻近算法由于训练组数据量大影响了其识别效率,为此提出了一种新的手势特征提取方法,设计了一款基于改进K最邻近算法的手势识别俄罗斯方块游戏.该方法根据手势信号的特征量,只需记录特征量的符号作为训练组以及测试组来储存.实验表明,改进K最邻近算法在体感游戏中对手势识别的平均成功率较阈值判别法的手势识别成功率提高了10%左右.     

连笔手写识别搜索算法研究

该文提出了一种基于DP算法和隐马尔可夫模型的汉字手写体识别方法,通过提取整字特征和笔划特征来描述汉字特征信息,识别时,采用DP匹配算法,使得字库样本与待识样本的码列匹配关系是最优的,当出现连笔系统拒识时采用隐马尔可夫整字分类器,从而提高整体的识别效率。     

基于改进Edlines算法的坡口边缘识别研究

为了提高焊缝识别的速度和准确性,提出了一种基于改进Edlines坡口边缘识别算法。首先对图像进行ROI特征区域提取,并对ROI图像进行一系列的预处理,然后对坡口边缘提取;改进了Edlines算法搜索方向和判别方式,用Cannylines算法和Edlines算法提取结果作比对,结果表明提出的改进算法识别速度更快且只提取出焊缝坡口线;最后通过MIG焊、MAG焊中的焊接图像进行边缘识别,验证了算法的适应性。     

Adaptive key SURF feature extraction and application in unmanned vehicle dynamic object recognition

A new method based on adaptive Hessian matrix threshold of finding key SRUF( speeded up robust features) features is proposed and is applied to an unmanned vehicle for its dynamic object recognition and guided navigation. First,the object recognition algorithm based on SURF feature matching for unmanned vehicle guided navigation is introduced. Then,the standard local invariant feature extraction algorithm SRUF is analyzed,the Hessian Metrix is especially discussed,and a method of adaptive Hessian threshold is proposed which is based on correct matching point pairs threshold feedback under a close loop frame. At last,different dynamic object recognition experiments under different weather light conditions are discussed. The experimental result shows that the key SURF feature abstract algorithm and the dynamic object recognition method can be used for unmanned vehicle systems.     

三维重建过程中连通区域求解算法研究

工程图的三维重建算法中二维视图特征识别是重建的关键,一般采用求解连通区域的技术来识别视图特征.针对视图特征的识别研究了传统的以图元为中心的连通区域求解算法,提出了以图元端点为中心的连通区域求解算法,将图元的多次遍历转换成一次遍历并建立端点链表的过程,减少了求解连通区域过程中的虚假连通信息,提高了连通区域的求解的效率.     

部件字典结合时分方向特征的手写维吾尔字符识别

针对联机手写维吾尔128类变体字符,提出了一种基于部件字典和时分方向特征的识别算法。该算法首先结合连笔分析,将字符分解为主体、附加和点三类部件,建立手写维吾尔字符的部件字典,有效解决联机手写维吾尔字符的笔顺连笔自由问题;然后,为减轻手写字符拓扑变形造成的干扰,对单个部件提取一种新的联机特征-时分方向特征,该特征在模糊域提取方向链码然后按时序划分统计,并通过检测和调整短时变动进行抖动校正;最后,设计不同分类器对各部件进行匹配,利用匹配测度分布估计各部件权重,并通过加权朴素贝叶斯融合得到字符识别结果。实验结果表明,该算法能有效地识别128类无约束手写维吾尔字符,在包含13 056个样本的手写体维吾尔字符数据库上的平均识别率为93.15%。     

人体行为的识别及发展

人的动作行为识别是计算机视觉领域中的热点研究课题之一,广泛应用于安防监控系统、医疗诊断监护、人机交互等方面.从运动对象检测、行为特征提取和人体行为识别方法方面阐述了人体行为识别技术的现状和相关难点.与已有相关综述性文章相比,结合了新的研究成果,介绍了基于轨迹能量扩散图的组行为识别方法以及基于稠密光流轨迹和稀疏编码算法的行为识别算法.且指出了未来行为识别的发展趋势.     

On-Line Recognition of Handwritten Chinese Characters

For the design of a system for on-line recognition of handwritten Chinesecharacters stroke segment ordering is such a difficult problem no good solution is availableto it yet so far.An optimal stroke segment matching algorithm based on stroke structureinformation is proposed in this paper.Results of experiments are presented so thatcomparison can be made between the proposed algorithm and the stroke segmentmatching method based on the strokes’absoulute coordinates.     

模式分类中的特征融合方法

特征融合方法是模式识别领域的一种重要方法.计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题,仍然存在很多挑战.特征融合方法能够综合利用多种图像特征,实现多特征的优势互补,获得更加鲁棒和准确的识别结果.笔者基于信息融合理论分析了特征融合方法的原理,介绍了特征融合方法的研究现状,讨论了特征融合与3类主流基础理论相结合的方法,其中基于贝叶斯理论的特征融合算法可以实现多特征的融合决策,基于稀疏表示理论的特征融合算法能够得到多特征的联合稀疏表示,基于深度学习理论的特征融合算法能够强化深度神经网络模型的特征学习过程.     

基于特征扩展的金属切屑形态图像识别方法

针对金属切屑形态检测存在的问题,对C型屑、螺卷型屑和乱屑的形状特征进行了研究,提出了基于形状特征扩展的图像识别方法,即通过切屑图像的面积比特征粗分类法和扩展图像的欧拉数特征分类法,以MATLAB为平台,开发编制了相应的识别软件．经检验证明,本方法对3种典型的切后形态识别具有可行性,其识别率达到98％以上．     

基于蚁群算法的行为识别特征优选方法

为了降低特征冗余,提高移动用户行为识别的准确率,提出一种基于蚁群算法的移动用户行为识别加速度信号特征优选方法。首先对样本数据进行预处理,根据特征对不同行为的分类敏感度进行初次优选,降低特征搜索空间的维度;然后利用蚁群算法结合神经网络分类器,以特征的分类准确度为评价准则对特征集合进行了二次优选。实验结果表明,该方法优选出的特征集具有较好的识别性能。     

Gabor小波和SLLE在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于Gabor小波和SLLE的人脸识别算法．该算法首先采用Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征,然后采用监督的局部线性嵌入算法对Gabor特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类判决．在ORL、YALE人脸库上进行实验,结果表明,该算法平均识别率比其他算法提高3．5％～37．8％,有效提高了人脸识别算法的性能．     

面向非特定人的语音情感识别特征研究

在模式识别中,对于一些常用的特征选择算法存在理论性不强、随机性高、计算量大的缺点,提出了一种基于主成分分析（PCA）的特征选择方法。对训练数据进行PCA变换;以识别率为准则,考察不同的累积方差贡献率对识别精度的影响;根据识别率的最高点选择相应的变换矩阵进行分析;利用变换矩阵分析出各种原始特征的变换权重,根据权重的大小选择出重要的特征。实验结果表明,选择出的特征子集对不同分类器具备稳定性,并且对识别率具有较高贡献。