基于SVM的多特征手写体汉字识别技术

针对传统的模板匹配法对汉字的识别率较低,文中提出一种基于SVM的多特征手写体汉字识别技术。在提取网格特征的基础上增加对汉字质心特征、笔划特征、特征点的提取,并采用SVM算法构造分类器,实现对手写体汉字的识别。实验结果表明,该方法的平均识别率为95.9%,高于传统的模板匹配法。     

识别印刷体汉字的轮廓笔划码序列法

本文提出了一种识别印刷体汉字的新方法——轮廓笔划码序列法。首先,运用修改的Ullmann边缘跟踪算法跟踪整个汉字边缘轮廓,得出链式方向码序列;其次,给出一种适用于汉字识别的高曲率点的定义及检测方法;最后,介绍产生轮廓笔划码序列的步骤。本文还通过对具有代表性的四十个汉字的计算机模拟,和在带有图象扫描系统C1000的Cromemco微型计算机系统Z-2H上的实际扫描实验,表明了轮廓笔划码序列法具有占用内存小、抽取特征准确方便、计算量少、有一定的抗干扰能力等优点。这种方法对于建立实用的印刷体汉字识别系统具有一定的指导意义。     

介绍一款好“码”——沈码输入法简介

对电脑爱好者来说,一种简便实用的汉字输入法是必不可少的帮手。笔者曾学过五笔字型、智能ABC输入法,但终因难学难记或使用不理想而放弃了。不久前试用了一种名为沈码的输入法,觉得非常不错,现将其介绍给读者。一、沈码简介及基本使用方法沈码,学名汉字表音码,是由浙江大学中文系沈克成教授发明的一种汉字输入法,其主要特征是以汉字的偏旁部首和笔划作为基本构件,将汉字、偏旁     

实验性6763个印刷体汉字识别系统

本文提出一种识别国标两级(6763个)印刷体汉字的新方法。根据汉字的结构,定义了一组结构特征(边框特征、局部特征和笔划端结点),作为预分类和匹配、识别的依据。 建立了一个识别6763个汉字的实验系统。实验结果表明,系统具有较高的抗干扰能力,正确识别率优于98％。     

一种基于汉字笔顺特征的关键词变体匹配方法

近年来,垃圾短消息呈现出包含大量拆分字、形近字现象,这种短消息可以绕过监控系统的关键词审查。由于拆分字、形近字数量众多、变化灵活,将其加入关键词库将使得关键词库冗余。对此,本文提出了一种基于汉字笔顺特征的关键词变体匹配方法,基于汉字笔顺特征,首先合并垃圾短消息中的拆分字,然后通过建立索引查找短消息中包含的疑似关键词,最后提出了“金字塔匹配法”匹配关键词。本文提出的方法有效降低了关键词库的冗余度,提高了关键词匹配效率。     

三键汉字输入法

“三键汉字输入法”又叫三键形码法，是一种新开发的计算机汉字输入编码方案。它是将汉字拆形取三字根编码输入汉字的方法，可与词汇码共容。它与现有使用最广的“五笔字型法”类似，都按笔顺取字根编码，无需识字和读准音。不同的是输入一个汉字，本法仅需击三键，五笔字型法却要击四键，速度之别显而易见，而重码率却能两相接近。本法使用30个键编码，编码容量很大，若编入常用词语和短语码，则可字词并举。本法对字根、识别键的配置适宜，基准键使用的频率较高，左右手交替击键机率较多，有利于提高效率，降低疲劳。另外，本法的常用字（…     

手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法——弹性网格方向分解特征

本文研究手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法—弹性网格方向分解特征，在该方法中，我们将手写体汉字进行横、竖、撇、捺四方向的分解，然后根据该汉字的笔划分布构造一组非均匀的弹性网格，将弹性网格分别作用于汉字的四方向分量上，统计汉字象素点在网格中的概率分布来作为特征。对１０３４类汉字共５１７００个手写体汉字样本的实验我们得到了９４３９％的识别率，表明该特征提取方法是十分可行和有效的。     

家用机器人的部分遮挡物体的识别

提出家用机器人的一种部分遮挡物体的识别方法。采用基于MCD距离的相关匹配法作为图像相似度的度量方法，将空间移位编码法应用于联合图像编码。这样编码后的二值图像易于光学处理．相关曲面更尖锐，遮挡物体的识别率更高。     

基于注意度的线激光视觉测量的三维形状检测

针对工件在产线上的摆置方位识别困难识别率低等问题,提出了一种基于注意度的线激光视觉测量的曲线形状识别方法。采用激光视觉三维测量技术提取工件表面的光迹信息,将工件的方位识别转换为曲线形状识别的问题。在匹配算法方面,定义了两种距离测度,分别作为粗匹配和精确匹配的误差评价函数;在识别准确性方面,定义了一种基于注意度的模板相似性测度的分类方法。实验结果表明,本文提出的方法识别率高,耗时短,对工件的平移和偏移不敏感;能满足工业生产实时检测要求,应用范围广。     

基于笔划提取和合并的离线手写体汉字字符切分算法

手写体汉字字符切分是离线汉字字符识别预处理中的一个重要问题，针对离线手写体汉字，提出一种基于笔划提取和合并的手写体汉字字符切分算法。该算法首先基于方向游程提取汉字的笔划，并建立笔划框，再根据汉字笔划的结构知识对笔划框进行合并，得到字符的切分结果。该算法能较好地解决粘连汉字字符的切分问题，对从现场随机采集的2500封手写体信函地址汉字进行切分，单字正确率可达91．5％。     

基于模糊神经网络的声母识别

模板匹配法技术是汉语声母识别中较为成功的算法,但它的缺陷影响了其恢复错误、改善识别性能。神经网络(NN)和模糊系统的结合,保留了双方的优点,充分利用了模糊神经网良好的容错性能、计算性能、分类性能和决策性能。本文重点研究了两种基于模糊神经网的声母识别方案,通过对其结构、识别率和特点的分析,可看出模糊神经网的声母识别性能明显优于模板匹配法,是更适于语音识别的网络。     

模糊聚类和模糊模式识别在目标识别中的应用

提出了一种模糊聚类和模糊模式识别相结合的目标识别方法,并成功应用于海上舰船识别分类;同时引入聚类分析有效性评价的F统计量,实现了模糊聚类的自适应性,避免了聚类数目选取上存在的主观性.对于给定特征的海上舰船目标,仿真实现了对目标的聚类分析,获得目标的分类并形成标准模型库,并通过模糊模式识别对后继获得的目标特征样本在标准模型库中进行匹配,应用最大贴近度原则完成目标识别.仿真结果表明:对于复杂的战场环境,两种方法的结合是可行和有效的,可以满足战时实时性和准确性的要求,具有一定的应用前景.     

基于直觉模糊核匹配追踪的目标识别方法

针对反导目标识别系统需对具有不同重要性的目标类别进行不同精度识别这一问题,提出一种基于直觉模糊核匹配追踪的目标识别方法.该方法利用核匹配追踪算法及平方间隔损失函数的优势设计了基于平方间隔损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机,并进一步扩展到任意非平方间隔损失函数,建立基于任意损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机.提出直觉模糊...     

用模糊数学方法识别舰船红外成像目标

从分析成像特性入手，提出了３类识别特征（位置特征、形状特征和辐射特征），以及描述这３类特征的６个模糊隶属度函数．用这６个模糊隶属度函数，采用模糊综合评判技术，对前视船红外成像目标进行识别，并用采集的实际舰船红外图像进行仿真实验，其结果证明本文算法是可行的和实用的．     

基于直觉模糊核匹配追踪集成的目标识别方法

Considering that the generalization of the learning machine performed poorly in the present intuitionistic fuzzy kernel matching pursuit algorithm(IFKMP)due to its training method and stopping criteria,a new recognition method based on intuitionistic fuzzy kernel matching pursuit ensemble(IFKMPE)was proposed by introducing the idea of ensemble learning.In IFKMPE,the double perturbation strategy including sample and parameter perturbation was applied to generate the sub-learning machine,the recognition results were fused by the principle of majority voting,and therefore both the classify accuracy and generation ability were enhanced.Simulation results show the new algorithm IFKMPE performs better in terms of recognition accuracy and stability of sample learning compared with the traditional ones.     

复杂地面背景下相对定位目标选择与识别算法

针对相对定位技术在复杂地面背景下存在相对定位目标选取质量不高、识别难度大的问题,基于最稳定极值区域（MSER）和双层匹配矫正策略提出一种新的相对定位目标选取与识别算法。算法首先提取基准图和实时图的MSER特征,并进行椭圆拟合和规则化,然后根据特征区域的选择权重指数自适应选取相对定位目标,再利用MSER特征的尺度和仿射不变特性,基于互相关性准则提取两图像间匹配的MSER特征对,最后采用位置权重指数和随机抽样一致性（RANSAC）算法进行双层匹配矫正,剔出误匹配特征对,实现相对定位目标的准确识别。实验结果表明,针对复杂地面建筑场景,该方法的相对误识别率最大为0.125,绝对误识别率为0.028。基本满足成像末制导相对定位技术稳健性好、识别精度高、抗干扰能力强等要求。     

模式识别方法概述

模式识别技术在社会生活和科学研究的许多方面有着巨大的现实意义,己经在许多领域得到了广泛应用。文中就其理论基础与主要方法作了详细的介绍与阐述。分别介绍了统计模式识别、句法结构模式识别、模糊模式识别、人工神经网络模式识别、模板匹配模式识别、支持向量机的模式识别。     

基于模糊匹配和神经网络的雷达辐射源识别技术

目前常用的雷达辐射源识别方法是数据库比较查询法．该方法实现简单,易于工程实践,但其识别效率取决于数据库的容量和质量．即对先验知识的依赖性强,缺少推理．灵活性差,特别是对于许多新体制雷达信号无法很好地识别。将利用模糊匹配和RBF神经网络两种算法,设计一种识别系统,该识别系统能够较好地识别复杂体制雷达信号,能应对目前雷达辐射源数据库不完善的实际情况。实验仿真表明,该识别系统具有较高的识别率,是一种可行的雷达辐射源识别方法。     

基于手部姿势判断驾驶员驾驶行为的研究

近年来,交通事故在急剧的增加,驾驶员的违规驾驶是一个很主要的原因.通过图像处理进行手部识别、驾驶姿势识别、以及驾驶员违规判定,是一种新型的判定方法.文中阐述了手部识别包括背景建立、背景更新、差分、连通区域标记;驾驶姿势识别包括手部区域确定和模板匹配以及比较常见的违规行为判定,以及算法的影响因素分析与对策.