一种现代藏文笔段提取算法

针对藏文字符笔段的几何特征和拓扑结构,本文提出了一种基于字符轮廓信息的藏文笔段提取算法:通过链码跟踪的方法得到笔段轮廓的点列,然后从点列中提取特征点并利用特征点切分出笔段,最后用笔段的轮廓线代替骨架线来表征藏文的笔段。本算法用于印刷体藏文笔段提取,取得了良好的效果,避免了传统细化算法所造成的畸变,提高了笔段提取的抗干扰能力,并减小了计算量,加快了特征提取的速度。     

基于过程神经元网络的汉字笔段提取算法研究

提出一种利用过程神经元网络,对脱机手写体汉字二维图像的笔段提取方法。定义了脱机手写体汉字笔段的提取方法,给出了用于脱机手写体汉字笔段提取的过程神经网络的模型和学习算法,并对算法进行了仿真实验。该方法与其他汉字笔段提取方法相比,具有速度快、可学习、鲁棒性好的特点。经实验证明,该方法是行之有效的。     

基于多边形逼近和有限状态机的笔段提取-合并算法

汉字的基本特征表示是笔段,提出一种基于多边形逼近和有限状态机的笔段提取-合并算法.该算法首先找到笔画的拐点(最小内角值小于指定阈值),然后分别寻找拐点两侧曲线段上的拐点,反复执行,直到再也找不到拐点为止.依次连接一个笔画中所有曲线的起点和终点,就形成了该笔画的笔段系列.随后,运用有限状态机描述并判定笔段的状态,并以此判定笔段的合并要求,以最大限度地减少冗余笔段.实验表明,这种算法具有较低的计算复杂度和很好的逼近效果,能适应手写汉字的笔段提取合并要求.     

基于骨架点分布规律的汉字笔段提取算法

提出了一种提取汉字笔段的新方法。从形态学骨架算法生成的骨架点出发,通过分析骨架点的半径分布及不同半径骨架点的位置,发现了笔段提取中产生的毛刺和畸变与骨架点半径之间的规律,进而以此规律为基础提出了一种克服毛刺和畸变的汉字笔段提取方法,最后给出了手写体和印刷体汉字笔段提取的实验结果。实验表明,该方法是行之有效的。     

音频指纹搜索中数据预处理的改进算法

不同的音频指纹提取算法需要不同的音频指纹搜索。针对某些特定（例如：foosic算法）的音频指纹提取算法,在数据预处理方面提出并实现了两种新的音频指纹搜索算法：PCA（Principle Component Analysis）主成分分析算法、不同帧之间相应的数据求和算法。实验结果表明：应用PCA算法,在搜索正确率为94.98%的情况下,搜索时间缩短为8.42%;应用求和算法,在搜索正确率为95.92%的情况下,搜索时间缩短为3.72%。     

基于DTW的注意力机制BLSTM在线手写签名认证

为了提高在线手写签名认证的准确率，设计了一种挖掘签名稳定笔段用于认证的方法.本文提出对签名笔段计算累计差异值矩阵进行匹配；其次采用动态时间规划(DTW)算法计算笔段稳定度；在此基础上，通过以笔段的特征输入双向长短期记忆网络(BLSTM)加注意机制进行处理，从而得到每个用户的稳定签名段集合；最后提取该集合的特征进行分类.该方法在svc2004数据库上进行验证并得到了97.08%的认证率，并在40个用户上取得了1.16%的等误率.该结果表明本文方法能够提高认证精度，并且验证了BLSTM与稳定笔段结合方法的有效性.     

基于笔段结构的手写体数字字符笔迹顺序信息重构

提出基于笔段结构的手写体数字字符笔迹信息重构方法.首先采用改进的特征点提取算法,准确快速地从骨骼图像提取完整的特征点集合,从而保证了可靠的字符笔段结构恢复,并根据笔段结构图构建笔段关系图.在本文基于笔段的笔迹重构方法中,笔迹重构实质上就是笔段的排序问题.将笔迹重构视为一个全局最优问题,采用总体方向变化最小路径重构书写笔迹.该问题通过搜寻最小代价Hamilton路径来解决,等同于解所构建图中的旅行售货郎问题.在UCI测试集上的实验表明,本文方法对于手写体数字字符的笔迹重构是有效的.     

基于结构聚类和笔画分析的粘连手写汉字切分

粘连手写汉字的切分是手写汉字切分中亟待解决的问题之一。因此,针对粘连手写汉字提出一种新的切分算法。该算法首先通过寻找分界线的方法来提取粘连笔段,分界线的位置是通过粘连汉字骨架图像的聚类和笔段端点类属可信度的信息来确定的。然后提取粘连笔段并对其进行分析和类型（直线或曲线）判定,从而确定切分点及切分方向。最后利用背景细化算法找到分割曲线。该算法不仅能够很好地适用于两个粘连汉字宽窄不一、含有多个粘连点等粘连情况,而且具有良好的抗噪声效果。     

基于背景噪声估计的说话人识别算法

基于同段语音中有声和无声部分具有相同的背景噪声特征的假设,该文提出基于背景噪声模型估计的说话人识别算法。该算法从无声信号中提取背景噪声的HMM参数,并结合含噪音频特征估计说话人特征参数,进行识别处理。实验表明,该方法具有比传统去噪技术更好的识别能力,混合噪声下的说话人识别正确率达到了90%以上。     

基于子段拼接特征的汉语重音检测研究

重音是语言交流中不可或缺的部分,在语言交流中扮演着非常重要的角色。本文基于ASCCD朗读语篇语料库,提取每个语音段基于子段拼接的短时谱信息,分别构建基于MFCC算法的短时谱特征集和基于RASTA-PLP算法的短时谱特征集;并选用NaiveBayes分类器对这两类基于子段拼接的特征集进行建模,这种分类方法充分利用了当前语音段的相关语音特性;基于子段拼接的MFCC短时谱特征组和基于子段拼接的RASTA-PLP短时谱特征组在ASCCD上能够分别得到82.1%和80.8%的汉语重音检测正确率。实验结果证明,基于子段拼接特征规整方法可以用于汉语重音检测研究中。     

特征加权组稀疏判别投影分析算法

近来, 稀疏表示分类算法已经在模式识别和特征提取领域获得了广泛的关注. 受最近提出的稀疏表示判别投影算法启发, 本文提出了一种新的特征加权组稀疏判别投影算法(Feature weighted group sparse classification steered discriminative projection, FWGSDP). 首先, 提出特征加权组稀疏分类算法(Feature weighted group sparsebased classification, FWGSC)进行稀疏系数编码, 该算法采用带特征加权约束的保局性信息, 能够鲁棒地重构给定的输入数据; 其次, 通过类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算最优投影判别矩阵, 使得输入数据具有最佳的模式分类效果; 最后, 提出迭代重约束稀疏编码方法并结合特征分解操作进行FWGSDP模型高效求解. 在ExYaleB, PIE和AR三个人脸数据库的实验验证了所提算法在普通数据和带噪数据中的分类效果都优于现存的算法.     

基于Fisher块对角LNMF的彩色人脸识别

为提高对彩色人脸的识别率,提出一种基于Fisher块对角局部非负矩阵分解(LNMF)的识别算法。采用块对角矩阵编码彩色图像不同通道的颜色信息,在LNMF算法中增加块对角约束和Fisher判别约束,对不同通道的颜色信息同时进行计算并融入人脸的类别信息,用于提取人脸特征。在CVL和PIE彩色人脸数据库上的实验结果验证了该识别算法的有效性。     

改进的自商图算法

针对人脸识别中的光照变化问题,提出一种改进的自商图算法。对光照图像进行伽玛变换,使用非下采样轮廓波变换对图像进行多尺度多方向分析,对各方向子带进行Wiener滤波,利用自商图模型提取人脸图像的光照不变特性。Yale B与CMU PIE人脸库上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法的平均识别率更高。     

基于Log-Gabor和正交等度规映射的人脸识别

针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种基于Log-Gabor和正交等度规映射(Orthogonal IsoProjection,OIsop)的人脸识别算法.算法首先采用Log-Gabor小波对图像进行滤波来提取高阶非线性统计信息.然后,在原始的优化问题中增加正交约束条件,推导出能得到一组具有正交性最优映射向量的迭代公式...     

手写体汉字扇形弹性网格特征提取的新方法

近年来，网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中，并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一，网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术，该文提出了一种新的网格技术一扇形网格法，结合边缘方向分解技术^[1]，构造了一种新的手写体汉字特征提取方法一扇形网格边缘方向分解特征，实验结果验证了本方法的有效效。     

一种新的攻击源定位算法NA

在对目前有代表性的攻击源定位算法进行分析的基础上，将边标记方法与结点标记方法进行有机地结合，提出了一种攻击源定位算法NA。该算法在保持较小开销和较高效率的前提下，具有更高的精确度。给出了详细的算法分析以及仿真结果。     

脱机印刷体彝族文字识别系统的原理与实现

脱机印刷体彝文文字识别系统包括字符分割、特征提取、特征压缩以及字典匹配四个主要模块,该系统利用总结出的彝文字符合并和反合并规则提高了字符分割准确率,采用1024维周边方向贡献度作为彝文字符统计特征,对彝文中存在的大量相似字符具有良好的区分能力。系统还采用基于KL变换的特征压缩算法和三级字典快速匹配算法,最终实现了一个基于Windows平台的脱机印刷体彝文识别平台,该平台对样本的一次识别率在99.4%以上。实验结果表明这些方法是可行的和高效的。     

Generating Chinese characters based on stroke splitting and feature extraction

There is a large demand for more fashionable style Chinese characters in advertising, art designing and publishing markets. However, it becomes challenging to create a new font style for so many Chinese characters (over 10,000). To solve this problem, a comprehensive Chinese fonts generating scheme is proposed in this paper. Firstly, a decomposition database for stroke splitting and feature extraction is proposed. Secondly, stroke segmentation rules are defined based on splitting, merging and structural model, location definition and minimum feature extraction. Thirdly, a radical searching algorithm based on stroke splitting is presented. Finally, it is realized that the generated characters can be zoomed, rotated and moved. Experimental result shows that Chinese characters with a new style can be generated rapidly with the proposed scheme. The created characters fit the real ones well with a high fidelity of 96.4%. The usability tests are run and participants’ subjective report show that the performance from the generated characters is similar to the original characters in both recognizability test and style-consistency test. The fonts generating method is also reliable for the other stroke constructed block characters such as Japanese and Korean characters.     

复杂背景图象字符特征检取方法的分析研究

复杂背景图象字符特征检取方法的研究,因存在背景纹理及颜色的不确定性、图像退化、字符缺损、字符种类多等众多不利因素,已成为当前字符特征检取研究中的难题;本课题主要对复杂背景图象下字符定位切割、字符特征提取方法作比较深入的研究,在以往研究基础上提出一种比较实用准确有效的检取算法,并以视频流图象帧背景下的中文字符特征检取为例,运用此检取算法建立一种系统的实现模型。