室性早搏的多模板匹配自适应识别算法

为实现室性早搏的自动判别,提出一种基于多模板匹配的自适应识别算法。采用滤波提高数据信噪比,利用样本数据通过特定的自学习机制建立模板库,设计模板的压缩算法实现待测心搏与模板心搏宽度的对齐,采用模板队列匹配和模板库匹配相结合的匹配策略,设计自适应更新规则实时优化队列与库的结构,利用相关系数检测室早。使用MIT-BIH数据库进行测试,达到99.39%的灵敏度和98.79%的特异度。     

基于多模板匹配的车牌字符识别算法

在车牌识别系统中,传统的模板匹配算法处理时间长,对笔画缺失或断裂的字符识别效果不好。为此本文提出一种基于多模板的匹配算法,首先构建三种类型的模板库,并在构建好的多模板库上进行模板匹配,整个过程采用分块匹配的方法来加速模板匹配的过程。     

基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法

针对基于模板匹配的跟踪算法运行速度较慢、成功率较低的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模板匹配跟踪算法。该算法采用粒子群优化算法作为模板匹配算法候选模板的搜索策略,并采用自适应的更新目标模板。首先,在设定的搜索区域内随机采集30个候选模板,计算出个体最优候选模板和全局最优候选模板;其次,根据粒子群优化算法进行迭代求出匹配值最佳的候选模板即为目标;最后,根据最佳候选模板的匹配值大小来自适应更新目标模板。理论分析和实验仿真表明,与基于模板匹配的跟踪算法和基于粗精搜索的模板匹配跟踪算法相比,基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法的计算量平均要少91.1%和69.8%,且成功率为原算法的2.02倍和1.94倍。实验结果表明,基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法能实现很好的实时跟踪,并且提高了跟踪的鲁棒性。     

基于索引模板匹配替换通用算法的机器翻译

索引模板匹配替换通用算法能够自动快速地从模板对应规则库找到与英语句子中相匹配的英语模板，并将其替换成相对应的汉语模板。以该算法为基础的英汉翻译系统能够合理地综合基于规则和基于例子的翻译系统的优点，同时能够在一定程度上克服它们的缺点。速度测试表明，该该英汉翻译系统在P—IV1.7G的计算机上的翻译速度每秒可以达到1300个单词左右；质量测试表明，该系统具有较好的发展潜力。     

完全性束支传导阻滞优化判别的研究

在电心图优化诊断系统的研究中,研究完全性束支传导阻滞判别问题.目前完全性束支传导阻滞的判别方法中存在的效率低、准确性差等问题,提出了一种模板匹配优化判别算法.根据心电波形RR间期构造可变宽模板,采用数据压缩的方式将模板对齐,计算相关系数进行判别,并同时采用模板队列自动更新的方式,提高了判别效率.在实验中采用了MIT-BIH心电数据库的数据进行对比测试,得到了97％以上的平均准确识别率,实验表明,模板匹配优化判别算法可以准确高效地判别完全性束支传导阻滞.     

基于模板匹配的手写数字决策分类器设计

针对手写数字识别提出一种基于模板匹配决策分类器设计方法。就该方法下的模式识别分类器设计进行详细论述,给出该分类器算法实现。该算法在对手写的数字图像进行预处理的基础上从待识剐的手写数字图像中提取若干特征量与事先建立的标准模板库中模板对应的特征量进行比较,计算待识别图像和标准模板特征量之间的距离,用最小距离法判定其所属类。实验结果表明,该决策分类器算法实现容易,匹配速度快,保证字符识别的正确率。     

基于模板匹配的手写数字决策分类器设计

针对手写数字识别提出一种基于模板匹配决策分类器设计方法。就该方法下的模式识别分类器设计进行详细论述,给出该分类器算法实现。该算法在对手写的数字图像进行预处理的基础上从待识别的手写数字图像中提取若干特征量与事先建立的标准模板库中模板对应的特征量进行比较,计算待识别图像和标准模板特征量之间的距离,用最小距离法判定其所属类。实验结果表明,该决策分类器算法实现容易,匹配速度快,保证字符识别的正确率。     

笔迹图像中的单个汉字字符分割

提出了一套完整的针对单字的笔迹图像分割算法,选用不同的笔迹样本作了验证实验,对实现单字分割做了全面的阐述论证。将模板分割算法中的行分割、字分割、单字图像库建立和基于模板匹配的分割算法结合在一起,提高了算法的运算速度和精确度。利用50幅笔迹样本进行测试,92%的单字分割样本可以作为单字模板,应用模板匹配分割算法92%的样本可以实现单字提取。     

字符识别中两种改进的模板匹配算法

模板匹配算法是字符识别中最常用的一种算法。本文首先介绍了字符识别与模板匹配算法的基本原理,然后在传统模板匹配方法的基础上提出了两种改进的模板匹配算法。一是多模板匹配法,该算法可以对模糊不清、有倾斜的字符进行了有效识别;二是字符区域分割匹配法,该算法使相似度较大的字符可以得到准确的识别,并且大大减少了计算量,加快了识别速度。本文使基于模板匹配的字符识别达到了更有效,更准确的效果。     

一种基于模板库的车牌字符识别算法

模板匹配法在汽车牌照自动识别系统中已经得到广泛应用。应用此方法的系统有一个问题是,后期车牌字符识别过程中对图像处理花费的时间、数据运算量很大。为解决此问题,文中在传统的模板匹配方法的基础上提出了一种新的基于模板库的的模式匹配改进型算法。通过建立模板库,规避了传统算法中车牌的倾斜矫正这一环节,减少了系统运行时的数据运算量,提高了系统处理速度。增强其在车牌倾斜时的识别率、准确率同时,还有很好的鲁棒性。     

一种基于圆周划分的模板匹配算法

本文提出了一种基于圆周划分的模板匹配算法，与传统模板匹配算法相比，本算法具有速度较快、有一定的旋转不变性、抗干扰性好的特点。     

基于肤色和模板的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色和模板的人脸检测方法,由肤色分割、模板匹配和人工神经网验证3部分组成.首先使用HSI空间的肤色统计模型分割出可能包含人脸的区域,然后使用平均脸模板匹配和人工神经网验证的方法在这些区域中搜索人脸.该方法将彩色图像的肤色信息和灰度图像的模板匹配及人工神经网分类模型综合起来,既极大地提高了速度,又具有较强的鲁棒性.实验结果表明,该算法是快速而有效的.     

自适应遗传算法在固态流体流速检测中的应用

在自适应遗传算法的基础上,提出了一种基于模板匹配的测量固态流体速度的方法。基于基本遗传算法的模板匹配快速、简单且鲁棒性好[6],但准确度不够,因此采用改进的自适应遗传算法。实验证明,基于自适应遗传算法的模板匹配高效准确,能够满足所采取的嵌入式实验平台关于实时性、准确性的基本要求。     

融合图像感知哈希技术的运动目标跟踪

目的 为解决运动目标跟踪时因遮挡、尺度变换等产生的目标丢失以及传统匹配跟踪算法计算复杂度高等问题,提出一种融合图像感知哈希技术的运动目标跟踪算法.方法 本文算法利用感知哈希技术提取目标摘要进行模板图像识别匹配,采用匹配跟踪策略和搜索跟踪策略相配合来准确跟踪目标,并构建模板评价函数和模板更新准则实现目标模板的自适应更新,保证其在目标发生遮挡和尺度变换情况下的适应性.结果 该算法与基于NCC(normalized cross correlation)的模板匹配跟踪算法、Mean-shift跟踪算法以及压缩跟踪算法相比,在目标尺度变换和物体遮挡时,跟踪的连续性和稳定性更好,且具有较低的计算复杂度,能分别降低跟踪系统约6.2%、 6.3%、 9.3%的计算时间.结论 本文算法能有效实现视频场景中目标发生遮挡及尺度变换情况下的跟踪,跟踪的连续性和稳定性良好,且算法具有较低的计算复杂度,有利于实时性跟踪系统的构建.     

基于特征线段的图像快速拼接算法

在讨论图像拼接的模板匹配法的基础上,针对计算量太大的问题,提出了一种提高效率的改进算法。选取四条特征线段做为模板,并利用相邻图像之间的颜色信息进行图像拼接。试验结果表明,改进算法不但降低了计算复杂度,还很好的保证了拼接质量。     

脑切片图像三维重建中的层间配准算法

在脑切片图像三维重建过程中,为了解决二维医学图像的层间配准问题,提出一种新的模板配准的算法.该算法根据序列图像的共同模板信息,在各图像中搜索匹配图,再将切片图像移动到理想对齐位置,经动态校正后,以目标质心为矩形左上角,截取图像用以重建。实验结果对比分析表明,本算法能精确处理数字人采集的原始数据,并能为后续的二次数据库开发、图像分割、重建和数字解剖等提供应用支持,优于同类算法。     

一种面向密封条长度检测的模板匹配优化算法

针对现有的汽车密封条长度测量设备中使用模板匹配算法检测特征点位置时,密封条自身旋转导致匹配效果差的问题,提出一种基于Hough变换的自适应模板更新算法。该算法在传统模板匹配方法的基础上,通过设定阈值对模板匹配效果进行判断;对于匹配效果不好的图像进行Hough变换,结合特征点的几何特征进行识别;通过特征点的位置与尺寸信息,将其转化为新的模板用于下一次的模板匹配,实现模板的自适应更新。试验结果表明,该算法弥补了传统模板匹配法对图像旋转异常敏感的问题,提高了识别的稳定性,同时保证了检测效率满足现场的要求。