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基于聚类分析的车牌字符识别方法与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在车牌字符识别的实际应用中,只采用改进的BP神经网络算法不能彻底改变其固有的算法缺陷.因此,重点阐述采用聚类分析与神经网络的方法分别对车牌中汉字和英文字母及阿拉伯数字进行识别,以加快车牌的识别速度,以适应高速公路收费系统即时、准确的要求.实验结果表明,对数字与字母的识别率为97.0%,对汉字的识别'率为90.1%,识别时间小于3s,既兼顾了BP神经网络识别的稳定性,又考虑到高速公路收费的实时性需要. 相似文献
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针对中文笔迹签别中局部特征与全局特征的提取与融合问题,本文提出一种基于多流卷积神经网络的中文离线笔迹签别方法。该网络共有3条支流结构,其中1条支流对整图进行全局特征提取,另外2条支流分别对原图采用水平分割和垂直分割方式来获取局部数据并进行特征提取,而后将提取到的特征与全局特征进行多尺度融合。本文采用了top-1和top-5 2种准确率进行性能评估并进行了作者级别的准确率对比分析。实验结果表明,本文所提出的结构不仅可以更好融合、利用局部和全局特征还能拓宽网络获取细节特征的来源,改善网络性能。 相似文献
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本文研究针对传统神经网络在字符识别存在识别准确率低、效率低的问题,提出了一种基于误差反向传播的人工神经网络算法(BP神经网络算法)。该算法首先对字符图像进行归一化处理,然后对字符进行特征提取,采用PCA主成分分析对Gabort提取的特征进行降维处理,将提取字符特征输入到BP神经网络进行学习和识别,并采用动量因子和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,加快其收敛速度,从而提高识别的实时性。 相似文献
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自动检验系统中信息特征的实时提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
自动检验是通过模式识别方法完成产品质量分类识别的过程,它是自动化生产中的重要组成部分。当要求产品在线检测时,信息及其特征的实时处理和提取尤为重要本文在分析了自动检验过程的基础上,通过实例重点讨论了自动化检验系统中的信息实时处理和特征提取方法。 相似文献
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《中国计量学院学报》2017,(3):388-393
针对空气污染物氨气、乙醇、氨气乙醇混合气体,搭建在线检测电子鼻系统.采用不同的特征提取方法得出特征,并利用主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)做类别区分.结果显示,利用传感器响应最大值特征和LDA能更好地区分三类气体.利用最大响应值特征,采用多层感知器(MLP)神经网络和粒子群(POS)优化的支持向量机(SVM)对110个测试样本分类.结果显示,MLP神经网络的正确率为70%,POS优化的SVM正确率为96.364 0%.最后,根据Loadings分析,剔除了TGS2602,MQ138,MQ3传感器,优化了传感器阵列.结果表明,该在线电子鼻系统能够应用到这三类空气污染物分类. 相似文献
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特征提取和分类识别是统计模式识别中两大关键步骤。显然,不同的特征提取方法与不同的分类器相结合,识别性能往往是不同的。从微分几何的角度出发,可将特征系数的获得看成线性几何变换,即仿射变换,据此在黎曼空间提出一种基于黎曼度量的分类识别方法。通过对经典最近邻分类器的线性加权,达到更有效地分类识别。不但在理论上将特征系数提取与分类识别合理的结合起来,而且由人脸识别实验表明该方法的有效性,该方法比传统方法的识别率有约 3%的提高。 相似文献
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一种自由手写体数字识别方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种识别自由手写体数字的新方法。该方法综合利用手写字符的几何拓扑特征进行分类,然后再用自适应浮动模板描述其细特征,并进一步分类,直至识别为止。该方法对不同人书写的3000个手写数字识别精度达98%,识别速度为20字/秒。 相似文献
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KL—Bayes方法在故障模式识别中的应用 总被引:4,自引:1,他引:3
有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断领域中的关键技术。近年来,国内外很多学者都非常重视自动特征向量选择与提取方法的研究和模式识别方法的探讨。文中提出的KL-Bayes 方法是KL变换特征提取方法与Bayes 逐步判别分析方法的结合,前者可在不改变原始样本空间分布特点的基础上降低特征空间的维数[4],后者是一种集“有效特征选择与状态识别”功能于一身的方法[1]。KL-Bayes方法用于不太复杂的系统故障诊断,如轴承、齿轮箱故障诊断中是非常简单有效的。文中给出了应用实例及分类器自学习前后的分类结果。 相似文献
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基于一致性数据融合算法和"能量-损伤"结构特征提取原理,提出一种结构多损伤模式识别方法,能够充分利用结构不同位置的不同状态信息,更好地对结构损伤做出判断。对一致性数据融合算法进行改进,使得改进后的算法能够克服一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点,并对支持矩阵进行模糊化处理,避免人为定义阈值而产生的主观误差。利用"能量-损伤"特征提取技术,构造融合后多传感器测量数据的特征向量,以ART2神经网络作为模式识别工具进行结构多损伤识别。五层框架结构数值计算结果表明,提出的方法能够用于结构多损伤识别,且具有较强的鲁棒性、稳定性和适应性。 相似文献
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试图通过对声发射信号的检测实现对水轮机转轮叶片金属疲劳裂纹的在线监测。利用美国PAC公司SAMOS声发射检测系统采集到声发射的各种参数:针对大型水轮机现场环境的情况,选用了四种声发射信号。通过BP神经网络和模式识别结合的方法,设计特征提取器来提取金属材料疲劳声发射特征信号。比较神经网络输人参数对输出结果的灵敏度,选择出一些对分类识别最有效的特征参数:并采用可分离性判据进一步验证其正确性。最后,在13个声发射特征参数中,质心频率、计数、持续时间、上升时间、平均信号电平等五个参数的特征最为显著,可以用于识别现场环境下的声发射信号。 相似文献
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针对光学图像几何特征提取问题,以塞曼效应中分裂谱线的处理为例,对几何特征的提取方法进行研究。在利用数字图像处理技术对原始图像预处理的基础上,比较了曲线拟合法、Hough变换法、光强分布法等不同方法的优劣。通过实验测试,指出利用Hough变换法可以高效率、高质量提取光学图像的几何特征。 相似文献
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高性能虚拟数字示波器的研究与实现 总被引:5,自引:2,他引:3
目的 介绍虚拟数字示波器的基本组成及实现方法 .方法 利用图形化编程语言 Lab VIEW.结果与结论 虚拟仪器在数据采集、数据分析和数据处理等方面具有传统仪器不可替代的优势 ,它有着广阔的应用前景和潜在的经济效益 相似文献