联机手写英文识别

英文手写识别既是模式识别问题又是一个搜索问题，其计算复杂度非常高．针对这个问题，提出了一些新的方法来解决联机英文手写识别问题．首先，运用一些先验知识对所获得的基线进行调整；其次，针对英文识别过程的复杂度太高，提出了快速有效的解码算法——主笔划分层构筑Viterbi算法；最后，将多阶段的分类信息融合到决策过程中，较大幅度地提高了系统的性能．在Unipen训练集和实验室数据集上测试取得了良好的效果．     

一种基于HMM的维吾尔文联机手写识别的方法

在维吾尔文联机手写识别过程的训练阶段,单词被切分成字母,经过特征提取和聚类形成特征向量作为模型的输入。构造出以字符为基元的隐马尔可夫模型（HMM）,将其嵌入到识别字典网络中。通过基于HMM的分类识别器,最终得到识别结果。首次将消除延迟笔画、建立有延迟笔画和无延迟笔画的字典的方法应用于维吾尔文手写识别中,取得了较高的识别率。     

基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别

由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会因特征数据过多和维度过大而造成计算困难,影响识别效率。为此,提出了一种基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别方法,利用Gist特征聚焦图像的整体布局和笔画部分,同时利用IPCA算法的批处理能力来提高识别效果和运行效率。使用中、英、维3种语言的实验数据集,并使用SVM分类器进行识别实验。结果显示,3个数据集上的识别准确率分别为97.97%,98.43%和97.19%,3种数据混合后的识别准确率为97.70%。经过对比分析可知,提出的方法与之前的相关方法相比明显较优。     

基于多重规则和路径评价的在线中英文手写识别方法

手写文本识别方法主要应用于文本输入技术,对人机交互领域的发展起关键作用。针对多数在线输入法无法识别中英文混合手写识别的问题,提出一种在线中英文混合手写文本识别方法。通过对文本笔画进行基于水平相对位置、垂直重叠率、面积重叠率规则的整合以及连笔切分,得到一系列字符片段,同时利用笔画个数、宽高比、中心偏离、平滑度等几何特征和识别置信度,对字符片段进行中英文分类。在此基础上,根据分类结果并结合自然语言模型的路径评价及动态规划搜索算法,分别对候选的中、英文字符片段进行合并处理,得到待识别的中、英文字符序列,并将其分别送入卷积神经网络的中、英文识别模型中,得到手写文本识别结果。实验结果表明,在线手写中英文混合文本识别正确率达93.67%,不仅能切分在线手写中文文本行,而且对包含字符连笔的在线手写中英文文本行也有较好的切分效果。     

一种改进的脱机手写汉字四角特征粗分类方法

将粗分类应用于脱机手写汉字识别中,采用这种多层次分类策略,能有效地改善识别的性能,提高识别精度。本文提出了一种利用四角区域结构特征对手写汉字进行粗分类的方法。在对汉字基本笔画进行分析的基础之上,根据手写汉字形变的特点以及识别算法的要求,定义一组新的笔画单元,并将这些笔画单元与汉字特定区域内的结构进行比对,得到一组4位结构特征编码,以此作为脱机手写汉字粗分类的依据。对GB2312一级字库中的部分手写汉字进行采样和识别实验,结果证明改进的四角结构特征用于粗分类的有效性。     

人在回路的在线手写数学公式识别方法

在线手写数学公式识别面临书写字符的不确定性、数学公式结构的复杂性,以及公式书写风格因人而异等问题,特别是在公式书写中出现偶然性错误和包含复杂结构的情况下,现有的仅依赖机器的识别算法的识别准确率较低.为了解决这一问题,提出了人在回路的手写公式识别方法,该方法主要在结构分析阶段引入了人的参与,借助人对结构中歧义笔画的修改和结构补笔操作,完善和界定结构笔画和结构内笔画信息.为了评估该方法的有效性,将其与不含用户参与信息的一个基线识别方法在结构识别率和表达式识别率方面进行了对比分析.结果表明,该方法能够有效地促进用户参与到手写识别过程,同时,针对实验收集的手写数学公式数据,引入用户参与的方法能够有效地提高手写数学公式的结构和表达式识别率,分别提高了9.26％和13.99％.     

一种基于KNN算法的手写数字识别实现

KNN是比较成熟的分类算法,关于KNN手写数字识别的分类应用实战很多都是基于sklearn提供的手写数字识别数据集traningDigits。笔者结合KNN算法原理用Python实现其手写数字识别的算法过程,并支持用户用拍照、绘图软件手写数字,方法就是将图片处理成sklearn提供的数据集格式,然后作为测试样本应用在分类模型中进行预测,经过运行验证算法分类效果良好。     

基于多模板归一化的维吾尔文字母识别算法

该文针对手写维文字符识别中字符宽高比变化剧烈,单一模板归一化后提取字符特征,不能有效增加异类字符之间的差异性,提出了针对维文字形特点的多模板归一化算法。训练阶段,由多模板归一化字符图像,提取特征并训练对应分类器;识别阶段,用主笔画散度方向作为维文字形参数, 对不同字形选用最优模板进行归一化处理后提取特征,并送入该模板对应的分类器。多模版归一化有效利用了手写维文字符字形特征,克服了单模板归一化时异类维文字符差异减小的不利影响。实验结果表明多模板归一化算法较单模板归一化算法在识别性能上有所提高。     

基于加权贝叶斯的脱机手写阿文单词识别

针对手写阿拉伯单词书写连笔,且相似词较多的特点,该文提出一种新的脱机手写文字识别算法。该算法以固定组件为成分拆分阿拉伯单词,构建自组件特征至单词类别的加权贝叶斯推理模型。算法结合单词组件分割、多级混合式组件识别、组件加权系数估计等,计算单词类别的后验概率并得到单词识别结果。在IFN/ENIT库上的实验,获得了90.03%的单词识别率,证实组件分解对笔画连写具有鲁棒性,组件识别能提高相似词的辨别能力,而且该算法所需训练类别少,易向大词汇量识别扩展。     

基于多阶段数据生成的自循环文本智能识别

在复杂多样场景下,极少存在同时对英文和中文都具有较优识别效果的大数据标注方法.因此文中提出针对复杂多样文本识别场景的数据生成和多阶段自循环训练算法.按照定义的生成数据参数随机生成文本数据,免去数据标注过程.在卷积循环神经网络的基础上,进行多阶段自循环训练,在循环过程中通过控制数据生成策略不断提升样本的识别精度.实验表明,文中算法在多个公开英文数据集及中文特定的复杂文本场景下都具有良好的识别性能.     

人机自然交互中多生物特征融合与识别

生物特征是人的内在属性，具有较高的稳定性与个体差异性。人脸、虹膜与人耳等多生物特征融合与识别的研究属人类认知本质与规律的前沿课题。探讨了该研究的意义，分析了国内外研究概况及其主要研究内容，提出了研究中的关键技术问题。多生物特征融合与识别的研究成果在人机自然交互、机器智能、国家安全、生命科学、听觉视觉通信以及社会的工作方式和生活方式方面有着广泛的应用前景。     

自然手写汉字FS识别法

提出联机识别自然手写汉字的FS识别法。在剖析五笔字根结构和编码原则基础上,对五笔字根作适应性改造,将键盘输入技术与联机识别技术有机融合的一种识别体系。在多库识别体系中首次采用层间分级技术。分析和实验表明：充分考虑了自然手写汉字书写习惯和结构特征,系统有较高稳定性。     

计算机汉字草体手写输入算法

为使汉字草体计算机输入识别精简化,对汉字草书手写体,实施分类与亚分类等类似处理。参照人的汉字草书书写习惯,提出模糊识别汉字草体手写输入算法。结合各种具体编码约定,可使软件编写思路清晰、减少编程工作量、提高编程工作效率。预见该算法能使最终软件短小有力。该思路可类推地移植到汉字行书、正楷与其他字体,也可移植到英文或其他少数民族文字,但显然具体处理方法不同。     

现代生物特征识别技术发展综述

生物特征识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势,是近年来国际上的研究热点,对信息安全有重要意义.文章简单介绍了几种典型的生物特征(如指纹、人脸、虹膜等)和语音识别技术方法,对各种方法的特点作了比较说明,对生物特征识别技术的应用领域和发展首景作了较详尽的分析.     

Using natural class hierarchies in multi-class visual classification

We address the problem of computationally efficient visual classification of objects, and propose a system for solving multi-class problems in domains that have inherent hierarchic structure, such as subclass-superclass-relationships based on visual similarity. Class relationships are used at runtime to select the computationally simplest feature space that allows classification at high level of confidence for each example view. Classification accuracies can then be further improved using rank-order voting over multiple views. Our experimental results show that our system compares favorably to previously published results using a demanding benchmark. The results support the hypothesis that class hierarchies based on visual similarities are feasible and useful in controlling the accuracy vs. speed tradeoffs in classification.     

开放集文字识别技术

开放环境下的模式识别与文字识别应用中,新数据、新模式和新类别不断涌现,要求算法具备应对新类别模式的能力。针对这一问题,研究者们开始聚焦开放集文字识别（open-set text recognition,OSTR）任务。该任务要求,算法在测试（推断）阶段,既能识别训练集见过的文字类别,还能够识别、拒识或发现训练集未见过的新文字。开放集文字识别逐步成为文字识别领域的研究热点之一。本文首先对开放集模式识别技术进行简要总结,然后重点介绍开放集文字识别的研究背景、任务定义、基本概念、研究重点和技术难点。同时,针对开放集文字识别三大问题（未知样本发现、新类别识别和上下文信息偏差）,从方法的模型结构、特点优势和应用场景的角度对相关工作进行了综述。最后,对开放集文字识别技术的发展趋势和研究方向进行了分析展望。     

面向对手建模的意图识别方法综述

首先介绍了对手建模的几种不同的类型,引出行为建模中的意图识别问题;随后针对意图识别的过程、分类、主要研究方法、研究展望以及实际应用进行了归纳分析,总结并讨论了相关领域取得的最新研究成果;最后指出意图识别目前存在的不足以及未来的发展方向。     

标准正面人脸图像的识别

本论文选用人脸上27个特殊点作为人脸基本特征。以人脸几何结构为基础,结合有脸识别的心理特性,提出新颖、简便、高精度的“寻找存在”法,使提取特征点的速度、精度得到大大的提高,在详细分析这27个特列点的统计特性后,选择了其中信息量丰富的15个点间距及间距比构成一组向量代替人脸描述,用加权欧氏距离作为特征向量间相似性测试,在两类实验中,识别率高达100％和98％。     

ATM系统自动识别功能拓展及安全监控

针对目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素,在现有的ATM自动柜员机上增加人脸识别、指纹识别、第二代身份证识别等识别方式,同时安装传感器视频监控系统,以增强ATM自动柜员机的自动识别及安全监控能力;该系统将生物识别技术与ATM系统相结合,设计中以实用性、可操作性、人性化设计为主,确保ATM系统的鲁棒性和安全可靠,且该系统可随着ATM系统软件进行升级;人脸识别率、指纹识别的准确度不低于90%,第二代身份证的识别率不低于99%。     

混合模式识别系统研究

讨论基于多种分类方法的模块组合实现的混合模式识别系统，它不同于利用多分类器输出结果表决的集成系统。提出两个系统：一个面向刷体汉字文本识别，另一个面策自由手写体字识别。