手写签名的快速认证

提出了一种新的手写签名的快速认证方法,采用包括笔迹起点、终点信息、笔迹方向信息及笔画数等信息在内的匹配函数,将测试签名的特征和参考样板签名的特征进行匹配,判断真伪。在签名对准过程中,根据曲折点的曲率、方向确定旋转、平移变换,大大减少了对准时间。采用大量签名进行实验,该方法识别效果良好。     

联机汉字篇章书写质量评价研究

该文的研究工作针对硬笔汉字篇章书写练习的智能评价与指导需求展开。在PAD等数字录入设备支持的联机书写状态下,以记录书写笔迹的时序点集为依据,先实现分行割字,再进行行水平、行间距稳定性、行间距均匀性、字间距均匀性和左对齐等的计算并获得特征参量。最终通过专家经验赋权法给出直观的书写质量评价结果。实验表明,该系统可以对篇章书写质量给出较符合主观习惯的评价,能够用于指导书写者进行汉字篇章书写练习。     

联机手写汉字识别系统中特征提取方法研究

本文对笔划识别过程中提取关键点的重要性进行分析研究,介绍了提取拐点的两种常用的算法,并进一步结合这两种算法的优缺点,提出了二次检测的方法,使得系统提取拐点的准确度得到了进一步提高.实验结果表明,本文提出的改进方法具有很好的鲁棒性.     

基于手写签名认证的安全机制

该文阐述了现存密码技术中的一些缺陷,并提出一种手写签名认证与密码技术相结合的改进方法,该方法使得网络用户无须保存其密钥也可以安全地与其他用户进行通信。同时提出了手写签名的快速认证方法,该方法采用了包括笔迹起点、终点信息、笔迹方向信息及笔划数等信息在内的匹配函数,在签名对准过程中,根据曲折点的曲率、方向确定旋转、平移变换,大大减少了对准时间。     

触摸屏手写汉字笔画的笔力模糊评价

该文以触摸屏手写汉字为例,提出了一种分析手写汉字笔力的模糊方法,并通过笔力分析实现对触摸屏上手写汉字的书写质量评价。该方法首先通过提取手写模板字中笔画的关键点信息进行隶属度计算,建立模糊模板矩阵,然后将实写汉字的隶属度与模板隶属度数据进行贴近度计算得出综合的笔力评价。实验表明,该方法的评价效果具有较强客观性、鲁棒性,也可推广到其他文种。     

基于归一化背景方向特征的脱机手写汉字识别

对4方向背景方向特征进行了改进,提出了8方向背景特征描述方法。与4方向背景方向特征描述方法相比,改进后的特征描述方法可以从0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°共8个方向来对汉字图像进行考察,从而进一步提高描述的精度。此外,为了消除笔划粗细的影响,还对背景方向特征进行了归一化处理。实验结果表明改进后的归一化8方向背景方向特征具有更高的识别精度。     

基于分解极限学习机的手写字符识别方法

手写字符识别是图像识别的一个重要分支,是基于数据挖掘和机器学习技术对数字、字母和文字等的手写体进行识别。当前手写字符识别方法主要集中在对不同深度学习模型的完善和改进上,其中多层极限学习机由于其快于深度信念网络和深度玻尔兹曼机的训练速度以及更高的识别精度引起了学术界和工业界的广泛关注。但是,多层极限学习机的预测表现极易受随机权重的影响,层数越多影响就越明显。文中在深入分析浅层极限学习机训练模式的基础上,提出了一种基于隐含层输出矩阵分解的浅层极限学习机模型,并将其应用于对手写字符的识别。分解极限学习机不需要对手写字符图像进行特征提取,而是通过对大规模隐含层输出矩阵的分解来获得极限学习机的输出层权重。相比深层极限学习机,分解极限学习机降低了基于极限学习机的手写字符识别模型训练的随机性。同时,在MNIST类数据集(即MNIST,EMNIST,KMNIST和K49-MNIST)上的比较结果表明,在相同的训练时间下,分解极限学习机能够获得优于多层极限学习机的识别精度;在相同的识别精度下,分解极限学习机的训练时间明显短于多层极限学习机。实验结果证实了分解极限学习的可行性以及在处理手写字符识别问题上的...     

基于分位数的手写汉字识别方法

以往的手写汉字识别方法,无论应用何种特征提取方法,在生成标准模板时,一般都采用样本特征的算术平均值。文章提出了一种使用样本特征的分位数组合生成标准模板的方法,通过其在手写汉字识别中的应用表明,该方法比基于均值的标准模板有更好的鲁棒性,且在不增加任何计算量和算法复杂度的前提下,使系统的识别性能有所提高;同时该算法还有很好的推广性能,可以应用到各种特征提取算法中。     

基于DCGAN的手写汉字图像生成研究

使用计算机生成图像是当前计算机视觉中图像识别研究常用的一种数据增强方法。设计一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的手写汉字图像生成模型。通过消除传统网络中的全连接层,使用批量归一化和反卷积运算来创建深度卷积和反卷积网络结构,并将它们作为生成对抗网络中的判别模型和生成模型来实现对手写汉字图像的生成。实验表明,本设计具有较好的手写体汉字图像的生成效果。     

SqueezeNet和动态网络手术的脱机手写汉字识别

传统和基于CNN的脱机手写汉字识别模型多数是为了追求更高准确率,未重视模型体积大小,模型中存在大量冗余参数,模型训练周期长并且很难在资源有限的平台上运行.针对这些问题,本文提出改进的SqueezeNet模型,保留了用小卷积核替代大卷积核的策略,采用层间的特征融合算法和L2范数约束的Softmax分类函数;然后再对参数裁...     

手写体汉字的规范化处理及评价

手写体汉字的规范化处理是一项重要的预处理，由于汉字是一种结构性很强的方块字，所以在特征提取之前必须尽最大可能地调整汉字的笔划分布，以获取较稳定的特征。通过对目前较流行的几种规范化处理算法的深入研究，提出一种统一的描述算法表示形式的数学框架，揭示出不同算法的内在的本质规律以及对识别率提高的作用，最后对不同方法给出了相关的评价。     

面向图像匹配的局部特征提取研究进展

图像匹配作为计算机视觉领域的重要研究方向,广泛应用于图像配准、图像融合、变化检测、视觉导航、3D重建、视觉同时定位与地图构建(SLAM)等领域,精确稳健的局部特征提取是实现其高效处理的前提与关键。以图像匹配研究为导向,从传统特征设计到现代特征学习对局部特征提取方法进行了分类总结,首先,为增强对现代局部特征提取方法的理解,重点介绍了基于传统特征设计的相关方法,接着回顾了基于经典机器学习的方法,搭建起传统方法到深度学习方法的桥梁,最后详细讨论了基于深度学习的现代特征提取方法。针对跨传感器、多视角、不同时段环境下的图像匹配需求,全面分析了各阶段主流方法的优缺点,提出了目前存在的问题与挑战,并给出了相应的研究建议,为相关研究人员全面深入理解图像局部特征提取方法并利用深度学习方法对其进行改进提供基础性参考。     

基于SVM的脱机手写汉字机器学习识别方法研究

提出了一种模糊统计方法的脱机手写体汉字特征提取方法,结合小波网格方法和汉字笔画密度特征方法对汉字进行特征提取,并运用支持向量机方法,通过机器学习对脱机手写汉字识别。仿真实验表明,支持向量机方法在脱机手写汉字识别中有良好的识别性能及模糊统计方法是有效的。     

遮挡人脸检测方法研究进展

近年来，随着人脸检测逐步面向现实场景应用，遮挡条件下的人脸检测成为计算机视觉领域研究的热门课题之一。遮挡所造成的特征损坏和噪声混叠，是人脸检测中亟待面对和解决的难点问题。综合分析了有遮挡人脸检测方法的研究进展，依据特征构造方法的不同将遮挡人脸检测分为基于手工设计特征的经典方法和基于深度学习的现代方法两大系列；对比分析了不同算法的基本原理，模型性能和存在的问题；探讨了未来可能的研究方向。     

图像超分辨率方法研究进展

随着计算机理论与技术的发展,图像超分辨率理论和技术手段不断取得新的进步,发展出插值法、重构法和学习法等一系列方法。报告了图像超分辨率的研究进展,梳理了主要的图像超分辨率方法,阐述了几种较为重要的深度学习超分辨率模型,总结了当前图像超分辨率的发展趋势,对超分辨率的研究提出了展望。     

林火视频烟雾检测算法综述

火灾早期时,烟雾相较于火焰特征更为明显,因此早期的烟雾检测对于预防火灾具有重大意义。针对森林、草原火灾早期的烟雾检测,烟雾探测器成本高、检测效果较差且不能提供烟雾大小、方向、位置等信息。随着计算机视觉的发展,基于视频的烟雾检测方法以低成本、覆盖面广、信息获取较全面等优势逐渐成为研究热点。但由于森林、草原背景复杂、烟雾本身易变化,因此视频烟雾检测算法仍面临着巨大的挑战。为研究深度学习的视频烟雾检测中的应用效果,分析了烟雾检测存在的难点问题及传统视频烟雾检测算法的不足,介绍了当前深度学习中各类目标检测算法在烟雾检测中的应用,对比了这些烟雾检测算法,总结了其优点和不足,重点分析了各种烟雾检测难点问题的解决方法,并提出烟雾检测的下一步研究方向。     

基于手写体汉字笔画提取重构的识别方法

提出了手写体汉字笔画宽度提取、基于提取出的笔画宽度归一化手写体汉字的方法,给出手写体汉字笔画重构的思想,实现了一种基于手写体汉字笔画提取的汉字重构并最终识别手写体汉字的算法,构建了手写体汉字的识别系统。实验证实,该方法可保证原有笔画特征信息,且能有效地识别手写体汉字。