基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法 ,用于对字符的无监督分类 ,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性 .作者在字符印刷结构归类的基础上 ,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .该文讨论了该模糊模型的特性、模糊样板匹配的规则 ,并用于加快字符分类处理 ,经过字符分类 ,在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合而变得容易和快速     

基于模糊规则和相似测量的手写汉字预分类法

文章提出了一种手写汉字预分类的新方法,该方法分两步进行,首先提取笔划密度特征并用模糊规则产生四个预分类组;然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类。测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.17%。     

改进的车牌相似字符分级分类识别算法研究

针对单一使用模板匹配车牌字符识别算法识别准确率低的缺陷,综合考虑到模板匹配方法的优劣,以及车牌字符集自身的特征,通过研究模板匹配方法的思想并对相似字符容易误识别的特点进行分析,采用改进的基于模板匹配车牌相似字符识别方法,并结合分级分类的思想,有效地提高了识别率.对不同环境下1030张高速卡口摄像头抓拍的车牌图像进行测试,提出的车牌字符识别方法准确率达到了系统的要求,并具有良好的鲁棒性和实时性.     

基于印刷字符模糊结构分析的字符预分类方法

提出了一种用于字符预分类的模糊逻辑分析法.对文本字符作印刷结构分析,给出了一个带有 容差分析的文本行字符基线精确测定算法,其他有效参考线则是通过聚类分析而获得.模糊逻 辑用于确定各字符类的隶属值以保证字符的正确预分类.实验结果表明,这种模糊印刷字符预 分类法在SUN 4/490工作站上每秒可有效地处理10⁴以上字符,并对不同大小的字符和不同 字体的处理结果令人满意.     

基于模糊模型相似测量的小类别数汉字及数字识别

文章提出了一种基于模糊相似测量的小类别数多字体汉字及数字识别方法.该方法通过模糊逻辑处理,直接将字符的二值化图像转换成基于非线性加权相似函数的模糊样板,然后通过分类模糊模型的统计,相似性测量样板的分级组合和基于规则的分类进行识别.实验表明,该方法用于小类别数多字体汉字及数字识别的效果良好.     

一种用于提高字符识别速度的字符预分类法研究

文章提出了一种用于提高字符识别速度的字符预分类法,给出了一个带有容差分析的文本行字符基线精确测定算法,模糊逻辑用于确定各字符类的隶属值以保证字符的正确归类。实验结果表明该方法有满意的处理结果。     

基于节点相似度的无监督属性图嵌入模型

属性图嵌入旨在将属性图中的节点表示为低维向量,并同时保留节点的拓扑信息和属性信息.属性图嵌入已经有一系列相关工作,然而它们大多数提出的是有监督或半监督的算法.在实际应用中,需要标记的节点数量多,导致这些属性图嵌入算法的难度大,且需要消耗巨大的人力物力.针对上述问题以无监督的视角重新分析,提出了一种无监督的属性图嵌入算法...     

基于snake模型的交错字符的分割方法

针对票据中字符之间的互相交错粘连,在总结与比较了以往的字符分割方法的基础上,提出了一种基于snake模型的交错字符分割方法。此方法首先根据传统的分割方法找出字符的候选分割位置,然后根据snake模型进行不规则、动态、曲线的分割,速度快且有较好的鲁棒性。     

基于模糊相似优先的实例检索模型

文中首先分析了现有实例检索策略存在的局限性，提出了一种基于模糊相似优先的实例检索模型，该模型允许实例的属性为一个模糊数，较好地解决了数量型属性的实例检索问题。     

基于分词矩阵模型的模糊匹配查重算法研究

针对中文文本查重的需求,利用分词的结果,将待查重的目标文本和查重样本文本转换为分词矩阵模型,然后扫描和分析矩阵,得到查重结果。由此提出了一种查重算法,并通过实例验证了该算法具有一定的实用效果。     

基于模糊相似度量的图像检索

提出一种基于Sugeno模糊积分的模糊相似度量并用于图像检索中。文章用模糊测度来描述人的主观反馈。试验表明该文的方法可以大大提高图像检索系统的效率和稳定性,在反馈后的表现要优于加权平均方法(WAO)和采用Choquet积分(CI)的方法。     

基于直觉模糊集的图像相似性度量

提出一种基于HSV颜色直方图的图像直觉模糊模型.在该模型下图像可看作是一个直觉模糊集合(IFS),图像之间的相似程度可通过计算直觉模糊集合之间距离来度量.实验数据表明:在HSV颜色空间下基于直觉模糊集的相似性度量能够有效用于图像数据库的查询,并且比普通基于模糊集的相似性度量和直方图距离在查询正确率方面提高5%～10%.     

基于相似性叙词表的模糊集合模型

传统的模糊集合模型基于词词关联矩阵来实现模糊检索,词词关联矩阵只考虑语词在文献内部的同时出现.本文提出了一个基于相似性叙词表的模糊集合模型,考虑语词与查询之间的相似性,并将查询扩展包含在此模型中,从而在一定程度上提高了检索性能.     

基于特征隶属度的文本分类相似性度量方法

基于相似性进行文本分类是当前流行的文本处理方法。基于特征隶属度的文本分类相似性度量方法旨在利用特征与文档间的隶属关系度量文档相似性,从而实现文本分类。该方法基于特征与文档的隶属关系,对特征进行全隶属、偏隶属和无隶属词集划分,并基于3种隶属词集定义隶属度函数。全隶属词集隶属于两篇文档,隶属度随权差增大而降低;偏隶属词集仅隶属于其中某一篇文档,隶属度为一个定值;无隶属词集与两篇文档无隶属关系,隶属度为零。在度量相似性时,偏隶属关系高于全隶属关系。由于同类文档词集相近,异类文档词集差异明显,因此,基于特征与文档的隶属度进行相似性度量,可清晰界定词集与类别的隶属关系,提升分类精度。最后,采用数据集20-Newgroups和Reuters-21578对分类有效性进行验证,结果表明基于特征隶属度的相似性度量方法的性能优于目前流行的相似性度量方法。     

模糊粗糙集的相似度量和相似性方向

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具,在人工智能及认知科学等众多领域已经得到了广泛的应用。相似度量的研究是模糊集理论与粗糙集理论的热点问题之一。文章提出了一种更精确、更合理的相似度量方法,讨论了它的一些性质。然后,在此基础上提出了模糊粗糙集的相似性方向的概念,用于比较两个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小,并给出了一个关于相似性方向的判别函数。这在近似推理、模式识别和决策分析等领域有着广泛的应用。最后,通过一个实例,分析说明了这种相似度量方法和相似性方向的判别方法是更合理更有效的。     

模糊互信息配准准则的理论和实验分析

从图像配准的模糊性出发,在图像配准中考虑图像的灰度相关性,结合了图像的空间信息。在配准准则中引入图像配准的灰度相关系数,提出了基于模糊互信息的配准准则。实验表明,模糊互信息函数比互信息函数具有更少的局部极值点和更好的优化特性。