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。     

基于改进的MDF特征的手写体数字识别

方向特征是目前手写体识别中最常用和有效的特征之一.为了减少方向值提取过程中带来的误差,对改进的方向特征(MDF)提出了进一步的改进(MMDF),在方向值提取过程中对方向突变条件进行调整,同时引入半方向归一化线段方向并用二维数组来表示方向值.实验证明采用BP神经网络分类器对手写数字进行识别,与MDF相比,MMDF能同时降低拒识率和提高识别精度.     

候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符识别方法

针对传统方法对国际音标（IPA）的字符特征提取存在的识别精度低、实效性差等问题，提出了一种候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符识别方法。首先，以YOLO网络为基础，结合国际音标字符图像X轴方向排列紧密、字符种类和形态多样的特点来改变YOLO网络中候选框的分布密度；然后，增加识别过程中候选框在X轴上的分布，同时减小Y轴方向上的密度，构成YOLO-IPA网络。对采集自《汉语方音字汇》的含有1360张、共72类国际音标图像的数据集进行检验，实验结果表明：所提方法对尺寸较大的字符识别率达到93.72%，对尺寸较小的字符识别率达到89.31%，较传统的字符识别算法，大幅提高了识别准确性；同时，在实验环境下检测速度小于1 s，因而可满足实时应用的需求。     

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。     

基于可变形卷积和自适应二维位置编码的鲁棒车牌识别方法

车牌识别是智能交通系统中的关键步骤,为提高在非可控和复杂场景下车牌的识别精度,提出了一种鲁棒车牌识别方法,该方法主要包括车牌检测和车牌字符识别2个核心部分。首先,采用YOLOv5网络实现车牌的检测;其次,基于递归卷积神经网络框架,提出了一种基于可变形卷积和自适应二维位置编码(A2DPE)的车牌字符识别方法。该方法针对车牌大小、倾斜角度和光照条件等动态变化的特点,采用了可变形卷积来更好地提取车牌字符的特征,并引入了A2DPE模块,根据输入自适应地获取车牌字符位置编码信息。最后,利用双向长短期记忆网络进行车牌字符的识别,无须分割车牌字符,可以实现不同长度车牌字符的准确识别。在自建数据集LPdata与公开数据集CLPD上的实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够以较低的模型复杂度达到较高的准确率。     

基于弹性网格模糊特征的手写体汉字识别方法

网格方向特征在手写体汉字识别系统中得到广泛应用,被认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术是网格方向特征的关键技术之一。根据汉字笔画分布特点及拓扑结构的相关性,提出了一种新的基于弹性网格及其相关模糊特征的提取方法。该方法使特征向量的信息量增加,特征更加稳定。对银行支票图像大写金额的识别率达到97.64%,实验结果证明本文方法比其他网格方向特征更有效。     

基于轮廓层次和小波分析的工业字符识别

为了提高工业字符识别的准确率,增强字符识别算法对含噪声字符或发生形变字符的适应性,提出了一种改进的轮廓层次特征提取方法.对经过预处理归一化的字符,先提取轮廓层次特征,再对特征信号进行小波分解,从分解结果的低频部分中提取特征信息,最后将特征输入SVM(Support Vector Machines,支持向量机)训练和分类.实验结果表明,该特征提取方法降低了后续要处理的数据量,具有良好的抗干扰能力,实用价值较高.     

基于QNN的图像特征提取字符识别系统设计

为提高字符识别的正确率与可靠性,将图像处理技术与量子神经网络（QNN）相结合,对基于QNN的字符识别系统进行了研究。采用粗网格特征法对图像的特征量进行提取,同时,为了增强粗网格特征法抗位置变化的能力,在特征提取前,对字符图像进行了定位,并将其平移至模板中心,再进行特征提取,然后采用基于多层激励函数的量子神经网络对字符进行识别。采用matlab进行仿真实验,结果表明量子神经网络具有较好的识别效率,准确率可达90%以上,抗噪能力强,可以更好的分类。这说明系统的确可以从一定程度上达到提高识别正确率的效果,达到了预期效果。     

基于语义信息跨层特征融合的细粒度鸟类识别

有效识别各种鸟类目标具有重要的生态环境保护意义。针对不同种类鸟类之间差别细微、识别难度大等问题,提出一种基于语义信息跨层特征融合的细粒度鸟类识别模型。该模型由区域定位网络、特征提取网络和一种跨层特征融合网络(Cross-layer Feature Fusion Network,CFF-Net)组成。区域定位网络在没有局部语义标注的情况下,自动定位出局部有效信息区域;特征提取网络提取局部区域图像特征和全局图像特征;CFF-Net对多个局部和全局特征进行融合,提高最终分类性能。结果表明,该方法在Caltech-UCSD Birds200-2011(CUB200-2011)鸟类公共数据集上,取得了87.8%的分类准确率,高于目前主流的细粒度鸟类识别算法,表现出优异的分类性能。     

基于Gabor-SVM的文字识别方法

文字识别的难点和关键在于特征提取,文章把文字版面看作是含有特殊纹理信息的图像,利用Gabor变换,通过纹理分析提取出文字的全局特征。文字特征提取后,对其使用SVM进行训练学习。实验结果表明本方法能够较有效地提取出字符特征,并能有效地对字符进行分类。     

文本图像信息的提取与识别

文本是计算机视觉的许多应用中的一项重要特征,图像中的文本往往包含着比较丰富的信息,将文本图像信息里的文字进行提取和识别,对于图像内容的分析、理解、信息检索等方面具有重要的意义。文本图像的识别分为预处理,文字的切分,细化,特征选择与提取,最后对候选文字进行识别。在文字的切分方面提出了一种改进的投影算法,该算法能在很大程度上提高文字切分的准确度,采用基于数学形态学算法对文字进行细化处理,并在特征选择方面引用了多级分类的算法。     

基于矩和小波变换的数字、字母字符识别研究

欲实现汽车监控和管理智能化,必须正确识别牌照字符,在识别过程中,关键是特征向量的提取,小波变换能有效地提取字符的结构特征,而矩能够很好的地其进行描述,该文提出了一种用线性矩和小波变换提取数字、字母字符特征的方法,实验证明该方法有很高的识别率,达到９７％以上,能够有效地进行字符的分类,可满足实际应用。     

基于超列注意力机制的京剧人物识别

为了克服京剧人物视觉特征提取的难点及满足京剧人物实时识别的需求,提出基于超列注意力机制的卷积神经网络（HCA-CNN）来实现面向京剧人物的细粒度特征提取和识别。该网络中用于关键区域定位的注意力机制借鉴了用于图像分割和细粒度定位的超列（HyperColumn）特征思想,通过超列集基于像素点的形式串联主干分类网络来形成多层叠加特征,从而更好地兼顾早期浅层空间特征与后期深度类别语义特征,并提高定位任务与主干网络分类任务的准确度。同时,该网络的主干网络采用轻量级的MobileNetV2,从而更好地满足视频应用场景下的实时性要求。此外,还创建了京剧人物（BJOR）数据集,并在此数据集上进行了相关消融实验。实验结果显示,HCA-CNN与传统细粒度循环注意力网络（RA-CNN）相比,除了在准确率（Accuracy）指标上提高了0.63个百分点以外,其内存使用量（Memory Usage）、参数量（Params）分别减少了162.84 MB、131.5 MB,乘加次数（Mult-Adds）、每秒浮点运算次数（FLOPs）分别减少了39 885×10⁶、51 886×10⁶。可见,针对京剧人物视觉特征提出的HCA-CNN能有效提高京剧人物识别的准确率和效率,满足实际应用的需求。     

Direction histogram: novel discriminative global feature for Thai offline handwritten OCR

The image feature used for classification is a crucial part of a character recognition system. To achieve a high accuracy of offline handwriting recognition, the feature should capture the essence of differences including the differences between different characters and the differences between different drawings of the same character. In this paper, we present a novel image feature called direction histogram (DH) and a feature extraction algorithm called bag of histogram (BoH). Unlike the traditional pre-defined feature, DH was designed based on the nature of language and the variation of writing styles. DH is, therefore, a global feature that represents pixel density in all directions around each center. BoH was introduced as it tolerates to thickness and curve variation and ignores the curve connectivity (if any). Fifty-two datasets, each containing 30 drawings of 80 Thai characters, are used for training our neural network, and the original, thick, and distorted handwriting datasets are used for testing. The recognition system with our proposed DH and BoH feature extraction algorithm yielded higher recognition accuracy compared to the convolutional neural network.     

多级卷积特征金字塔的细粒度食物图片识别

目的 食物图片具有结构多变、背景干扰大、类间差异小、类内差异大等特点,比普通细粒度图片的识别难度更大。目前在食物图片识别领域,食物图片的识别与分类仍存在精度低、泛化性差等问题。为了提高食物图片的识别与分类精度,充分利用食物图片的全局与局部细节信息,本文提出了一个多级卷积特征金字塔的细粒度食物图片识别模型。方法 本文模型从整体到局部逐级提取特征,将干扰较大的背景信息丢弃,仅针对食物目标区域提取特征。模型主要由食物特征提取网络、注意力区域定位网络和特征融合网格3部分组成,并采用3级食物特征提取网络的级联结构来实现特征由全局到局部的转移。此外,针对食物图片尺度变化大的特点,本文模型在每级食物特征提取网络中加入了特征金字塔结构,提高了模型对目标大小的鲁棒性。结果 本文模型在目前主流公开的食物图片数据集Food-101、ChineseFoodNet和Food-172上进行实验,分别获得了91.4%、82.8%、90.3%的Top-1正确率,与现有方法相比提高了1%~8%。结论 本文提出了一种多级卷积神经网络食物图片识别模型,可以自动定位食物图片区分度较大的区域,融合食物图片的全局与局部特征,实现了食物图片的细粒度识别,有效提高了食物图片的识别精度。实验结果表明,该模型在目前主流食物图片数据集上取得了最好的结果。     

基于多特征融合的细粒度视频人物关系抽取

视频人物关系抽取是信息抽取问题中的重要任务,在视频描述、视频检索,以及人物搜索、公安监察等方面具有重要价值。由于视频数据的底层像素与高层关系语义之间存在巨大的鸿沟,现有方法很难准确地抽取人物关系。现有研究大多通过粗粒度地分析人物共现等因素来抽取人物关系,忽略了具有丰富语义的视频中的细粒度信息。为解决现有算法难以准确、完整地抽取视频人物关系的问题,文中提出了一种基于多特征融合的细粒度视频人物关系抽取方法。首先,为了准确识别视频人物实体,提出了一种基于多特征融合的人物实体识别模型;然后,提出了一种基于细粒度特征的人物关系识别模型,该模型不仅融合了视频中人物的时空特征,而且考虑了与人物相关的细粒度物体信息特征,从而建立更好的映射关系来准确识别人物关系。以电影视频数据和SRIV人物关系识别数据集为实验数据,实验结果验证了该模型的有效性和准确性,与现有同类模型相比,所提模型的人物实体识别F 1值提高了约14.4%,人物关系识别的准确率提高了约10.1%。