低质量汉字的分块搜索两级识别法

由于汉字笔画复杂,从视频中提取的汉字图像质量往往较差,采用传统光学字符识别(OCR)的结果不理想.为了解决低质量汉字图像的识别问题,提出一种基于分块搜索的两级识别方法.首先建立汉字图像的分块结构并模仿低质量汉字生成训练集,然后对训练集中各分块图像应用主成分分析提取特征并建立索引.待识别图像应用分块搜索和投票的方式从索引中获取候选汉字集合(一级识别),再根据投票结果的显著性辅以全局结构特征匹配识别汉字(二级识别).实验结果证明,该方法对于低质量汉字图像比普通的OCR方法具有更高的识别率.     

脱机手写汉字识别研究

脱机手写体汉字识别是当前OCR技术研究的热点之一.本文提出了一种用于手写体汉字识别的多特征多分类器集成的系统模型,并利用Matlab工具箱对50个汉字5000个样本进行了初步仿真实验,实验表明该模型是十分可行和有效的.     

基于小波变换和相似性度量的视频文字识别

视频文字识别在视频分析与检索中有着重要作用,该算法对字幕图像进行N层小波分解,获得该视频文字的低频分量,再借助相似性度量方法实现视频文字的识别.实验结果表明,基于小波变换和相似性度量的视频文字识别算法能有效避免复杂背景等因素影响,有效提高视频文字的识别效率.     

非参数核密度估计的动态目标识别与定位

在充分研究现有运动目标检测算法的基础上,针对于传统的动态目标定位识别方法,提出了一种非参数核密度估计背景模型.应用高斯核密度估计进行背景建模,通过对视频序列中的像素点进行概率密度分析,提取其中的动态目标.同时改进模型的更新方式,采用连续视频序列中的多帧差分法,构建背景的自适应更新模型,克服了光照、抖动等因素对背景重建的影响.实验结果表明,该方法具有一定的通用性,在复杂环境中能够有效地识别视频序列中的动态目标     

Logistic视频字幕增强模型

目的：为提高复杂背景下的视频字幕在OCR中的识别率,需要对提取的视频字幕进行有效地字幕增强。该文首次将Logistic模型应用到视频字幕增强中,提出了基于Logistic模型的融合多帧信息的视频字幕增强方法。方法：对字幕进行检测与跟踪,将出现在连续多帧中的同一字幕片段进行对齐;通过分析字幕片段在多帧中信息,提出字幕背景在时域上的变化特征、背景和字幕文本的固有特征,并将三个特征进行量化与融合,构建适用于字幕增强的Logistic模型,实现对视频字幕的增强。结果：对含阴影或描边效果的特殊复杂背景字幕、普通复杂背景字幕、单一背景字幕分别进行实验,增强后的字幕在OCR软件中的识别正确率分别为81.76%、97.13%、98.19%,与对比方法比较均有一定的提高。结论：实验结果表明,该文方法既可以降低字幕背景的复杂度,又可以提高字幕背景与文本的对比度,从而可以对复杂背景和单一背景下的视频字幕进行有效地增强。     

一种新的彩色图象文字提取算法

文字信息在描述图象内容时起着重要的作用,因此文字提取及识别是基于内容视频检索的关键技术。提出了一个从彩色图象背景中提取文字的快速而有效的算法。由于文本字符串的对比度较高,首先用一个改进的sobel算子将彩色图象变换为二值的边缘图象,再对该边缘图象进行涂抹处理,然后基于候选文本区的特征从不同复杂度的彩色图象中提取文本信息,最后将提取出的文本输入到文字识别(OCR)引擎,识别结果证明了此方法的有效性。     

基于Intel MIC众核架构的视频字幕提取算法并行加速

视频字幕检索是视频检索领域的重要部分。随着OCR技术的不断完善,视频字幕检索算法也取得了很多重大突破,然而在检索效果提升的同时,视频包含的大量图像、文字信息使数据处理成为制约字幕提取的性能瓶颈。众核架构高性能协处理器近年发展迅猛,为高性能计算研究打下了良好的硬件基础。将Intel众核MIC应用到视频字幕提取中,选用OpenMP并行语言进行加速。通过在Intel Xeon Phi 7110P进行测试,获得了比较理想的加速比。     

复杂动态环境下运动车辆的识别方法

针对目前车辆识别方法在动态变化的复杂环境中车辆识别正确率低的问题,提出了一种基于动态自适应阈值的车辆识别方法。该方法首先利用基于熵权法的图像质量量化算法计算交通流视频中背景图像的质量值;然后通过对样本交通流设置的车辆检测阈值和基于该阈值识别车辆的正确率进行多项式拟合,获得该样本的车辆最佳检测阈值;最后对样本背景图像的质量值和样本车辆的最佳检测阈值进行高斯拟合,得到自适应阈值计算模型。该方法采用高斯混合模型实时获取交通流视频中的背景图像,计算背景图像的质量值,并输入到自适应阈值计算模型得到实时的车辆最佳检测阈值以识别车辆。实验和理论分析表明,该方法能根据动态变化的环境实时更新车辆检测阈值,有效地提高了车辆识别的正确率。     

改进的多分辨率形状匹配算法研究

形状匹配算法虽然在基于内容的视频检索中应用广泛，但由于视频数据量非常大，匹配非常耗时，因此形状匹配算法通常会成为实时视频检索的瓶颈，为了快速准确地进行形状匹配和检索，提出了一种改进的多分辨率Hausdorff距离变换算法，该算法是通过对后向匹配算法进行优化来使匹配速度大大加速，可用干进行实时车型比较和识别。实验结果表明，该改进算法在车型识别上具有速度快和准确性高的优点，尤其在模板图像比较大的情况下，此改进算法优势明显。     

基于向量线段的特殊字符识别

传统的OCR技术在某些特定方面,如印刷体数学公式中特殊字符的识别存在困难和限制,其识别结果的准确率不尽如人意.为此,重点介绍基于向量线段的特殊字符识别算法规则和识别系统的设计.提出通过提取字符中的向量线段进行特征比较的分析方法,并将噪点去除算法融入其中.实验表明,该方法对于特殊字符的分析识别具有较好的准确性和应用前景.