一种基于距离相似性度量和HMMs的字符识别方法

为了能够综合利用隐马尔可夫模型(HMMs)分类器在分类过程中能够得到的多种信息,提出一种基于距离相似性度量对HMMs后验概率进行调整的方法,将样本相似性与HMMs后验概率有机地结合起来进行识别.在分类过程中,采用距离相似性度量来描述待识别样本与模式类标准样本间的相似性,然后采用归一化距离相似性度量对后验概率进行适当调整,最后用调整后的概率进行分类.实验结果表明:与标准的HMMs识别方法相比,改进后的方法能够在计算量增加很小的情况下,较好地改善系统的识别精度;系统性能的改善效率在1.1～6.5间.     

一种基于集成BP网络的手写汉字识别方法

针对脱机手写体汉字识别，文章给出了一种基于多层BP网络的并行集成方法，该方法是纯神经网络的多分类器并行集成方案。汉字经预处理后，采用弹性网格变换和Zernike矩分别对汉字进行局部和全局特征提取，利用两个BP网络分类器对这两种特征进行训练和初分类。再利用集成网络对前两个子网络的识别结果进行识别。同时对BP网络的应用做了有益的探索，也为BP网络在人类别分类问题中的应用提供了一条可行的途径。实验结果验证了此方法的有效性。     

基于弹性网格和Legendre矩的手写体汉字识别方法

特征提取是手写体汉字识别的关键环节。论文提出了一种新的特征提取方法,即基于特征融合技术将弹性网格变换和Legendre矩变换结合起来,用弹性网格变换提取局部特征,用正交Legendre矩提取全局特征,然后使用K-L变换进行特征压缩,消除冗余信息。实验证明该方法是行之有效的。     

一种基于Hough变换的文档图像倾斜纠正方法

在对文本扫描输入的过程中,文本图像不可避免地会发生倾斜,倾斜校正将为图文分割、文字识别等后续处理工作创造良好的条件。提出了一种基于Hough变换的检测图像倾斜度的方法,为了克服Hough变换计算量大的缺点,该方法首先选取局部代表性子区域并提取其图像水平边缘,然后对提取的水平边缘进行两级Hough变换,从而实现了准确性与快速性的很好结合。     

并行特征融合在金融手写汉字识别中的应用

针对金融票据自动识别应用中的脱机手写体汉字识别进行特征提取的研究，首先提出了用Gabor特征和Zemike矩特征来分别表征汉字的局部特征和全局特征。针对传统的串行特征融合方法的缺陷，提出了一种并行特征融合方法，将Gabor特征和Zemike矩特征组合成新的特征向量，然后使用广义K-L变换对新特征向量的维数进行压缩，去除冗余信息。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于云基础设施的服务部署优化问题建模

目前典型的云基础设施提供商所提供的虚拟机资源都是有限的规格类型,当同一个服务部署在不同配置的虚拟机上时,会体现出不同的性能。通过对基于云基础设施的SaaS层服务部署情况进行研究和分析,提出对服务部署策略进行优化的必要性,并将该服务部署优化问题抽象为多目标组合优化问题,对其进行数学建模;然后利用排队论,得出优化指标的计算方法,并进行实验验证。     

脱机手写体汉字识别中多模板字典的制作方法

针对手写体汉字字形变化复杂的特点，提出了一种基于特征向量分布的多模板字典制作方法，并通过赋予该多模板字典自学习功能，来提高其泛化能力。实验证明，用这种方法制作的字典与用传统方法制作的同类字典相比，能够有效地提高系统的总体识别率。     

大规模天线技术在5G中的应用

5G商用牌照即将下发,规模建设即将到来,5G性能指标相对4G有几十~上百倍的提升,性能提升必须有新技术支撑,大规模天线技术是5G关键技术之一,是传统MIMO技术的延伸、演进。文章重点介绍了4G、5G天线对比,大规模天线给5G网络带来的增益并通过实际应用案例验证应用效果。     

一种基于距离相似性度量和HMMs的字符识别方法

为了能够综合利用隐马尔可夫模型（HMMs）分类器在分类过程中能够得到的多种信息，提出一种基于距离相似性度量对HMMs后验概率进行调整的方法，将样本相似性与HMMs后验概率有机地结合起来进行识别。在分类过程中，采用距离相似性度量来描述待识别样本与模式类标准样本间的相似性，然后采用归一化距离相似性度量对后验概率进行适当调整，最后用调整后的概率进行分类。实验结果表明：与标准的HMMs识别方法相比，改进后的方法能够在计算量增加很小的情况下，较好地改善系统的识别精度；系统性能的改善效率在1．1～6．5间。