一种基于字词结合的汉字识别上下文处理新方法

根据字、词信息之间的互补性，提出一种字、词结合的上下文处理方法．在单字识别的基础上，首先利用前向一后向搜索算法在较大的候选集上进行基于字bigram模型的上下文处理，在提高文本识别率的同时可提高候选集的效率；然后在较小的候选集上进行基于词bigram模型的上下文处理．该方法在兼顾处理速度的同时，可有效地提高文本识别率．脱机手写体汉字文本(约6．6万字)识别中的实验表明：经字bigram模型处理，文本识别率由处理前的81．58％提高至94．50％，文本前10选累计正确率由94．33％提高到98．25％；再经词bigram模型处理，文本识别率进一步提高至95．75％。     

基于目标存在概率场的多视角运动目标检测与对应算法

提出了一种多视角运动目标检测与对应算法---基于目标存在概率场的运动目标检测和对应算法. 目标存在概率场是算法的核心, 其融合各视角的信息, 并依据融合结果在空间中检测目标. 目标窗结构是快速计算目标存在概率场的关键, 并给出了一种同时实现目标检测和对应的框架. 实验结果表明该算法具有遮挡处理能力强, 计算复杂度低的优点.     

基于最小代价的多分类器动态集成

本文提出一种基于最小代价准则的分类器动态集成方法．与一般方法不同,动态集成是根据“性能预测特征”,动态地为每一样本选择最适合的一组分类器进行集成．该选择基于使误识代价与时间代价最小化的准则,改变代价函数的定义可以方便地达到识别率与识别速度之间的不同折衷．本文中提出了两种分类器动态集成的方法,并介绍了在联机手写汉字识别中的具体应用．在实验中使了３个分类器进行动态集成,因此,得到７种分类组合．在预先定义的代价意义下,我们比较了动态集成方法和其它７种固定方法的性能．实验结果证明了动态集成方法的高灵活性、实用性和提高系统综合性能的能力．     

基于HMM的汉语文本识别后处理琛

本文用ＨＭＭ描述汉语文本识别后处理,将汉语语言和单字识别这两个概率模型结合起来,以充分利用单字识别器提供的信息。语言模型的参数由语料库统计得到：单字识别模型的参数为条件概率,经理论分析,它要转化为后难事概率来求解。在分析训练样本集单字识别结果的基础上,提出一种统计方法估计候选字的后验概率。ＨＭＭ在脱机手写体汉语文本识别中的实验表明,后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后验概率的精确估计。     

利用字形风格约束的字符识别研究

印刷体字符的字形风格和手写字符的书写风格是非常重要的特性. 本文研究了利用字符字形风格之间的约束关系提高识别率的理论和方法, 提出了以字形风格同现概率为基础的 3 种识别模型, 结合实验结果分析了这些模型的优缺点和适用条件, 结果验证了本文提出的风格约束模型能够有效地提高识别率.     

复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割方法

车牌定位和字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤。提出了一个综合多种特征的车牌定位算法和一个基于模板匹配的字符分割算法,有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位和字符分割的问题。综合这些算法并结合字符识别核心,实现了一个完整的车牌照自动识别系统。该系统对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、鲁棒性好。     

联机手写公式中字符的切分与识别

提出了联机手写字符切分算法.通过基于规则的笔划合并和笔划块切分将笔划合并成字符块,在此基础上,采用动态规划算法,利用字符块的间距、外接框重叠信息、笔划复杂度以及字符识别信息,寻找出最优的切分路径.实验证明,算法对于一维简单数学公式和二维复杂数学公式的切分都有着比较好的效果.     

基于笔段方向信息的联机手写汉字倾斜矫正算法

本文提出了一个基于单个联机汉字字符笔段方向信息的倾斜矫正算法.在汉字中横竖笔划的使用频度高达四分之三.虽然汉字的书写因人们的不同习惯造成不同的倾斜结果,但在绝大多数情况下还是维持了横竖笔划的直线性,并且在一个字内,横竖各自的方向往往大致相同.这些前提就为我们寻找倾斜角度信息提供了依据.我们在这些前提的基础上设计了倾斜矫正的算法,并对四种有代表性的样本进行了测试.测试结果验证了本算法的有效性.     

互联网模式下室内软装设计的基本思路探讨

社会经济和科学技术的发展让人们的生活水平有了很大提升,同时生活方式和生产方式都发生了很大变化。互联网自诞生以来,不论是从生活方面,还是从生产方面都给人们带来了极大的便利,这也是互联网能够快速发展的一个重要原因。在经济发展的现代社会,城市化发展的步伐也不断加快,人们在追求建筑基本功能的同时,对室内设计有了更高的要求,因此互联网模式下的软装修设计应运而生。软装修设计能够给人以美的享受,符合现代人的审美需求,与传统的室内设计方式不同,室内软装修为设计行业注入了新鲜血液,同时也给其带来了巨大影响和发展机遇。文章主要对互联网模式下室内软装修设计的基本思路进行探讨。     

版面分析中表格与图形的鉴别

在版面分析过程中,有时会将表格误判为图形或将图形误判为表格。为避免对误判的表格或图形进行识别而产生的错误结果,文章提出了一种根据表格框线信息和表格单元信息来区分表格与图形的方法。该方法结合表格的结构特征,提出了作为一个表格的重要组成要素的表格框线和表格单元所必须满足的若干约束条件,通过验证每个条件是否得到满足来区分表格与图形。实验表明,该方法能有效地区分绝大多数表格与图形,极大地降低了对表格与图形的误判率。