基于小波的车牌汉字特征提取

车牌识别系统是智能交通不可或缺的一部分.在车牌识别系统中,车牌首位汉字的特征提取和识别是一个难点.为此,将小波的多分辨率特性应用于车牌汉字特征的提取,提出了一种直接从灰度图象提取车牌汉字特征的提取方法.该方法首先提取图象的小波矩和基于小波分解的区域密度特征,然后以识别率好坏为最优依据,进行特征分量排序和选择,最后把特征矢量送入BP神经网络进行字符识别.该方法避免了一些传统汉字特征提取方法需要对图象进行二值化操作而造成的汉字字符结构信息丢失.提取的特征有效地反映了车牌汉字的局部和全局特征.实验结果表明该特征提取方法可以得到比较好的识别效果.     

一种基于局部Gabor滤波器组的手写体汉字识别方法

针对单一尺度的Gabor滤波器组只对某一特定粗细的手写体汉字敏感的缺点，提出了一种新颖的多尺度局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能，提出了一个基于Gabor特征的手写体汉字识别系统，实验表明多尺度全局Gabor滤波器组在识别性能上明显提高，局部Gabor滤波器组在基本保持识别性能的情况下，特征维数明显降低，计算量和内存需求减少。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器，对863 HCL2000手写体汉字数据库的识别，最高平均识别率达到了92.32%，表明了该方法在手写体汉字识别中的有效性。     

基于一维Gabor滤波器的虹膜特征提取算法

虹膜识别是一种基于生物特征的身份识别方法,具有高度唯一、稳定可靠、非侵犯等优点.特征提取在虹膜识别系统中具有重要地位.本文在讨论几种虹膜特征提取算法的基础上提出了一种基于一维Gabor滤波器的特征提取的新的算法,实验结果表明,该方法能够快速、有效的提取虹膜的特征信息.     

基于Gabor小波的人脸特征提取

对基于Gabor小波变换的人脸特征提取方法进行了研究。对于预处理后的图像通过Gabor小波滤波器对人脸特征进行提取,获得特征向量来作为神经网络的输入值,最后应用人工神经网络实现人脸检测来检测算法有效性。实验结果表明,这种方法具有较高的识别率。     

基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取

提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取算法。针对包含表情信息的静态灰度图像,首先对其预处理,然后对表情子区域执行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图。最后分析比较了在不同光照条件下不同测试者做出6种基本表情时所提取的表情特征,结果表明Gabor小波变换能够有效地提取与表情变化有关的特征,并能有效地屏蔽光照变化及个人特征差异的影响。     

手写汉字识别弹性网格Gabor特征提取方法的研究

结合弹性网格技术来对手写体汉字提取Gabor特征,并与基于非线性归一化的Gabor特征及传统的方向特征进行了比较研究,实验结果表明：提出的弹性网格Gabor特征优于非线性归一化Gabor特征,识别性能最稳定;弹性网格Gabor特征要明显优于传统的方向线数特征;不同的非线性归一化方法及归一化的图像尺寸对特征提取的性能有较大影响。     

基于局部中频Gabor滤波器组的人脸识别

针对传统Gabor滤波器组在人脸识别过程中特征提取时间长、计算量大的问题,提出一种利用局部Gabor滤波器组进行人脸图像中频特征提取的方法.选择中频带的Gabor滤波器构造局部中频Gabor滤波器组;提取局部Gabor中频特征;采用线性判别分析法(linear discriminate analysis,LDA)进一步提取Fisher特征,得到图像的Gabor+ Fisher特征,利用最近邻法进行人脸图像识别.基于ORL和AR人脸库的实验结果表明,基于此局部Gabor滤波器组的人脸识别方法较传统的Gabor特征提取方法降低了40％的特征维数,加快了特征提取速度,提高了人脸识别率.     

Gabor 滤波器参数设置

利用Gabor滤波器进行特征提取时,不同的Gabor滤波器参数所提取的特征具有不同的特点,首先从理论上分析了Gabor滤波器不同的时域（频域）窗口尺寸、不同的Gabor滤波器方向对所提取特征的影响;然后分析不同Gabor滤波器模板尺寸对所提取特征的影响;最后利用CAS-PEAL-R1人脸库进行仿真实验.     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。     

基于GPU的Gabor人脸图像特征提取算法的研究

论文针对传统Gabor小波计算在人脸图像特征提取中实时性较弱的问题,提出了一种基于GPU并行计算的Gabor小波特征提取方法.所提算法将Gabor小波与人脸图像的卷积运算在GPU(Graphic Processing Unit图形处理器)上并行实现,并采用CUDA (Com pute Unified Device Architecture)编程模型,利用多线程并行映射实现.与传统的Gabor小波人脸特征提取算法对比实验表明,文中方法的计算速度在CPU上速度提高了近12倍,为人脸特征实时提取提供了有效的技术保障.     

基于递归Gabor滤波的指纹图像处理方法的研究

根据一维递归Gabor滤波算法设计了二维RGF(Recursive Gabor Filtering)算法,通过实验论证了RGF不仅与Gabor 滤波等价,而且速度更快.在此基础上提出了RGF方法代替传统的Gabor滤波器方法应用到指纹特征提取,并用实验论证了参数的选择.实验结果显示该方法的有效性,具有很高的实用价值.     

基于特征信息提取的中文自动文摘方法

提出了一种基于特征信息提取的中文自动文摘方法。通过对文章中可能影响文摘句提取质量的若干特征进行分析,设计了一种基于特征信息提取的句子重要度计算方法,并依此来抽取文摘句以生成摘要。实验结果验证了该方法的有效性,是对中文自动文摘方法中利用文章特征信息来抽取文摘句的一种有益的尝试。     

基于平均词频的文本特征提取方法

文本分类中特征提取对分类效果有较大的影响,传统的特征提取方法在特征分布信息的量化方面存在不足。为此,提出一种基于特征词类内、类外平均词频的特征提取算法。算法通过特征词的平均词频类间集中度和文档频类间集中度来计算特征词的权重,能够更准确地反映特征词的分布情况。通过实验结果比较,可以证明,该算法有效地提高了分类效果。     

基于小波系数聚类的特征提取分类方法

神经网络是一种普遍采用的模式分类方法,当对样本的抽样数目较大时,神经网络结构复杂,训练时间激增,分类性能下降,针对这一问题,提出一种基于快速小波变换特征提取的分类方法。着先对婆婆以系数矩阵的每行进行聚类,表达重要频率范围内小波系数矩阵的行有较多的聚类数,从而大大减少了神经网络的输入数,而同时保留了有用的信息。特征提取后,采用小波系数的能量值特征量,应用径向基函数网络识别肺发出的各种不同的声音,实验证明：该方法有较高的识别率。     

基于汉字原型的手写汉字识别

本文以现存三种汉字的计算机表示和两种传统的汉字结构分析方法进行评述，应用拓扑和几何的基本原理，分析了汉字结构及其制约关系，确定了四类组成汉字的基本关系，在此基础上实现了汉字原型，最后给出了汉字原型应用手写汉字识别的实例。     

医学肝脏图像Gabor小波纹理特征研究

针对肝脏图像自身特点,研究了Gabor小波纹理特征在医学肝脏图像识别中的意义,提出一种基于Gabor小波纹理特征的医学肝脏图像识别方法.实验表明:引进Gabor小波纹理特征能较好地实现医学肝脏图像识别问题;与其它典型图像识别方法对比结果验证,新方法可以取得更高的识别率.     

基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法

提出一种基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法,该方法突破了Gabor小波的带宽限制,仅采用较少的极坐标Log Gabor滤波器,即实现了准确地纹理分割.实验表明,在频谱覆盖相同的情况下,极坐标Log Gabor小波具有较Gabor小波更好的性能和更高的效率;此外,实验中针对多通道滤波方法对最小距离判别方法的改进,也取得了较好的效果,这为基于小波分解的分类问题提供了一个新的思路.     

支持向量机在文本特征提取中的应用研究

在文本自动分类中,针对如何进行文本特征的选择和提取这一关键和基础性工作,提出用支持向量度量词汇对分类的贡献,然后进行文本特征的提取。实验结果表明,该方法可以在确保分类信息不损失的前提下,降低向量空间的维数,提高分类器效率和分类准确率。     

一种基于笔划映射的曲线轮廓汉字字形设计方法

本文介绍了一种以汉字间架结构和基本笔划为汉字的知识表示，通过由导向因子和宽度因子控制的笔划映射来设计曲线轮廓汉字字形的方法。该方法以一套汉字间架结构库和一个基本笔划库为基础，可生成多种粗细的多套字库。改变基本笔划库，可改变生成的字体种类。     

用矩特征进行光字符识别的一种新方法

模式识别是信息科学及其应用中的一个非常活跃的领域,各种特征提取及识别方法是层出不穷。本文在分析已有特征提取技术的弊端的基础上,提出用规格化后的中心矩作为特征向量的新技术,并将其应用于光字符识别中。规格化后的中心矩具有平移不变性和伸缩不变性,因而提高了识别率。在本光字符识别系统中,给出了矩特征向量的选取方法并确定了分类策略。实验表明,当使用8或10行字符的特征向量进行判别时,可得到超过95％的识别率。