基于实值Gabor能量特征的手写体维文字符识别

提出了一种基于实值Gabor滤波器手写体维吾尔文字符特征提取算法.将手写体维吾尔文字符图像进行滤波处理之后,在将图像进行分决,提取出每一块的实值Gabor能量值.由这些能量值形成一个能量矩阵,将矩阵降维之后得到字符的特征相量.完成特征提取后,使用KNN识别分类器进行识别.对手写体维吾尔文单字符数据库中的样本分别进行基于实值Gabor能量特征的手写体维吾尔文字符特征识别和字符笔迹特征识别.对KNN分类器识别的平均识别率和平均候选识别率进行了数据分析.实验结果表明,该算法简单有效且识别率比较高.     

对应用于手写体字符识别的最近邻分类器原型学习算法的评估（上）

原型学习对提高最近邻分类器的判决性能以及降低存储和计算量很有效。本文回顾了最近邻分类器的一些原型学习算法，并对其在手写体字符识别中的应用特性作了比较。这些算法包括著名的LVQ和一些通过梯度搜索使外界影响最小的参数最优化方法。本文还提出了一些新的算法，并同现有的算法作了比较。在基于CENPARMI数据库手写体数字识别和基于ETL8B2数据库手写体汉字识别方面，对11种原型学习算法进行了测试。实验结果显示，基于参数最优化的算法通常优于LVQ算法，特别是最小分类误差算法（MCE）、GLVO算法和一种新的算法（MAXP1）效果最好。     

基于笔划特征的手写体汉字字符识别

本文提出了一种利用笔划提取骨架结构特征的手写体汉字字符识别方法。首先,以二进制字符模式的直线长度来决定笔划的方向,根据其方向和它们相互关系,将笔划分为笔划段和分叉段,然后提取笔划的骨架,亦称之为骨架段,在提取了所有的轮廓段后,对分叉段进行处理,找到分叉点和分叉角。轮廓段和分叉段在分叉点处相连,这样所有相连的骨架段构成了字符的骨架,根据提取的轮廓和分叉点,我们可以得到用于识别的基本笔划和笔划方向图。     

基于Hough变换的手写体维文字符倾斜校正算法

由于手写体维文字符的特点以及个人书写风格不同,会造成维文字符的倾斜,影响字符的特征提取和识别.提出了一种基于Hough变换的手写体维文双线倾斜校正算法.实验结果表明,该算法能够准确、快速地检测出倾斜手写体维文字符的倾斜角度,实现字符的倾斜校正.     

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。     

基于恒定曲率特征的相似手写体数字识别

本文研究基于恒定曲率特征的相似手写体数字识别，采用高阶序列和B模板计算手写体数字轮廓的曲率。中心分布原理指出，一维循环数据可以归一化为恒定的变换，其重要性在于，将字符轮廓的曲率变成了旋转的不变量。由于特征维数的减少，采用以小波分析为基础的方法来产生更多的简单特征。最后，人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）用于特征的训练以及设计高识别率的分类器。     

手写体字符识别的多特征多分类器设计

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的关键。文章针对手写体汉字和阿拉伯数字混和字符集的识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的字符特征并采用神经网络多分类器进行识别的设计方法。实验结果表明,该方法用于手写体混合字符集的识别是行之有效的。     

基于轮廓和统计特征的手写体数字识别

提出了数字规范化模板特征,并利用这一特征与轮廓分段特征相结合对手写体数字进行识别。首先使用基于轮廓分段特征的分类器进行识别,通过提高拒识率获得高可靠性的分类结果。然后由基于数字规范化模板特征的分类器对前一级分类器的拒识样本分类。实验结果表明分别基于这两个特征的分类器在分类结果上具有较强的互补性。实验的数据为真实支票上采集的10000个手写体数字样本,该方法的识别率为98.06%。     

基于 Adaboost的手写体数字识别

提出了一种新的基于集成学习算法Adaboost的手写体数字识别系统。Adaboost方法可以在仅比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器。实验证明,基于Adaboost的手写体数字识别系统具有较高的识别率和泛化能力,已经应用在OCR识别软件中。     

基于混合分类器的表情识别方法

根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别。     

基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别

多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用。深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别。利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合。其中,单分类器采用了基于动态时间弯折（DTW）匹配距离的最近邻分类方法。实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径。     

结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法

与传统的K-近邻算法不同,提出了一种结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法。首先考虑测试样本与相似样本点间的平均相似度,其次考虑不同类别中的相似样本点的个数,最后还考虑与相似样本相同的属性值对类别的贡献度。在蘑菇数据集上进行实验结果表明,改进后的KNN分类算法的准确率比传统的K-近邻分类算法的准确率更高。     

基于SIFT图像配准的维吾尔语文字识别方法

提出一种新的维吾尔语文字识别研究方法。首先,建立字符样本库,并对库中文字图像归一化。然后,将测试图像与样本图像进行垂直和水平双方向投影相关性检测,对与测试图像双投影相关性较高的样本字符进行笔画数特征提取,得到预分类结果。最后,将测试图像与预分类结果进行SIFT关键点检测、方向描述子生成与配准,与测试图片匹配点对最多的预分类结果为识别结果,并输出该结果标记符号对应的维吾尔语字符。实验结果表明:该方法能减少字符样本的数量,并有效解决测试图像尺度与几何形变的差异造成的匹配困难问题。     

Gabor小波和改进LBP的零件表面粗糙度识别

目的 为了提取零件表面图像的纹理特征并对其表面粗糙度分类识别,有效提高识别的正确率,提出了联合Gabor小波和改进局部二值模式(LBP)的纹理特征提取方法。方法 针对传统LBP算子忽略了邻域内灰度差幅值特征的问题,提出了M_LBP(magnitude considered LBP)算子。采用Gabor小波对零件表面图像滤波,并计算各子图像 Gabor幅值特征GMM(Gabor magnitude maps)。应用M_LBP算子计算各GMM的M_LBP特征谱,进而构造得到零件表面图像的纹理特征向量,最后通过KNN(K-nearest neighbor)算法对零件粗糙度分类识别。结果 本文提出的算法有效细化了表面图像纹理特征,对粗糙度差别为0.2 μm的零件识别准确率达到98%,远高于利用传统LBP算子提取的纹理信息的识别准确率。结论 本文提出了一种有效细化LBP纹理特征的M_LBP算子,并通过与Gabor小波的结合,突破了传统LBP算子尺度、方向单一,幅值信息被忽略的局限性,能实现较高精度的粗糙度识别。     

基于熵权的K最临近算法改进

维度灾难直接影响到K最临近算法（KNN）的效率和准确率,将信息论中的信息熵理论与KNN算法结合起来,用信息熵理论进行属性约简,并根据特征属性与分类的相关度来确定各属性的权限,从而建立相关度与权重的内在联系。仿真实验表明,与传统的KNN相比,基于熵权的KNN改进方法在保持分类效率的情况下,使分类器的准确率得到了极大的提高。     

基于手机加速度计的地震场景分层识别方法

利用智能手机内置加速度计进行地震场景识别是地震预警研究领域的新热点,现有的利用手机识别地震的方法中,地震模拟场景与真实情形出入较大,且识别方法较为单一。利用地震体验屋模拟出地震场景数据,提出一种两层分类的地震场景识别方法以区分地震场景和不同日常生活场景。该方法中,首先为提出的最大相关系数和（Sum of Maximum Correlation,SMC）特征设置单门限,利用数据周期性排除跑步、步行等人类运动场景,再利用[K]最邻近算法对非周期性运动场景数据进行第二层分类,以正确提取地震场景。实验结果表明,该分层识别方法快速且地震场景和非地震场景识别率均在96%以上。     

基于贝叶斯网络的脱机手写体汉字智能识别

针对汉字识别的超多类问题,将贝叶斯网络分类器引入小样本字符集脱机手写体汉字识别中．对手写大写数字汉字的小样本字符集构造识别系统,同时与传统的欧氏距离方法进行比较,实验表明该算法将识别率提高到92．4％,在小样本字符集脱机手写体识别中具有较强的实用性和良好的扩展性．     

基于子字单元的维吾尔语语音识别研究

为提高维吾尔语语音识别的识别率,在分析维吾尔语特点的基础上,设计一种基于子字单元的维吾尔语语音识别总体结构,指出维吾尔语单词的发音模型,给出构建子字发音字典的方法,及其以子字单元为基础构建语言模型与声学模型的方法。在一个语音库上进行实验,采用一种非监督的词切分方法对维吾尔语单词进行词切分,生成子字。实验结果表明,基于子字单元的维吾尔语语音识别可以获得更好的识别结果。