识别率达99%的语音合成器

日本电气公司研制成功一种性能优良、能识別大量语音的大规模集成电路,其型号为μPD-77624D.该公司使用能制订2.5微米图形的图形处理器和应用双份话音识别处理器的方法,提高了工作速度,并将话音识別处理器集中起来和N沟道金属氧化物半导体大规模集成电路连接.语音识别处理器使用动态匹配法识别发音不相连     

第三讲 针式打印机的基本工作原理

一、针式打印基本原理 针式打印机在联机状态下,通过接口接收主机发送的打印控制命令,字符打印命令或图形打印命令,通过打印机的CPU处理后,从字库中寻找到与该字符或图形相对应的图象编码首列地址(正向打印时)或末列地址(反相打印时),然后按顺序一列一列地找出字符或图形的编码,送往打印头控制与驱动电路,激励打印头出针打印。其印字原理如图1所示。打印头是由纵向排成单列(如9针)或交叉排成双列(如24针)的打印针及相应的电磁线圈构成的。当电磁线圈通电激励后,相应的打印针就出针,通过击打色带,在打印纸上印出所需的字符(汉字)/图形。     

一种面向VLSI实现的手写体数字识别系统

本文介绍一种面向ＶＬＳＩ实现的手写体数字识别系统，其中采用汉明神经网络从模式中提取局部特征，然后对提取出的特征图进行压缩，最后由模糊逻辑识虽器根据压缩的特征图对输入模式进行识别，为了在不增加征集的情况下提高特征提取性能，在系统设计时提出了四种新的技术，如具有多阈值的改进汉明神经网络结构等，在模糊逻辑识别器的设计中，提出了两种新的处理技术，实验表明该系统对手写字符的变形和位移等有较强的处理能力，该系     

基于Fisher准则特征融合策略的PNN车牌汉字识别

为克服图像二值化预处理的不利影响,提高汉字字符图像特征的表征能力,降低传统算法的训练复杂度,在此直接应用车牌字符灰度图像,基于Fisher准则对提取的Pseudo—Zernike矩特征和Gabor变换特征进行融合,在最佳鉴别矢量方向上求得表达能力更强的融合特征。训练结构简单、速度较快的概率神经网络作为识别器,实现车牌汉字的正确、快速识别。试验表明,此算法无需对车牌汉字图像二值化,与所采用的概率神经网络识别器相比,传统BP,SVM等的训练复杂度降低,速度提高,经表征能力更强的融合特征训练后,具有更高的识别准确率。     

基于RBFNN和非全字符输入的车牌识别方法

采用径向基神经网络（RBFNN）识别车牌,RBFNN的算法采用混合结构优化算法,在识别中使用非全字符输入和多层识别器。混合结构优化算法减小了RBFNN的结构,提高了RBFNN的泛化能力;非全字符减少了RBFNN的输入,提高了车牌识别的速度;多层识别器保证了非全字符输入的识别率。将RBFNN的混合结构算法和非全字符输入、多层识别器相结合,在保证识别率的基础上,提高了识别速度。仿真试验表明：相对于全字符输入的车牌识别,本方法在时间复杂度上有很大优势;相对于K-means算法的RBFNN车牌识别,本方法在泛化能力上有一定的优势。     

基于径向矢量的不变性形状分类方法

介绍一种利用径向矢量提取形状特征的方法，着重于分析二维图形的不变性，提出一种带有方向因子的径向矢量描述，该矢量以图形边界弧长为自变量，完整地刻画了图形特点，克服了非凸图形识别中存在的多义性，以归一化的特征矢量的输入，采用三层神经网络为分类器，在字符及军事目标不变性识别中取得了令人满意的结果。     

基于主方向检测的畸变字符图像快速校正算法

提出了一种对畸变字符图像快速变形校正的算法,他主要是通过对字符主方向的搜索来求取倾斜图像的有关参数。该算法计算形变区域的水平及垂直差分并设计出判别函数,进一步搜索出使判别函数达到最大的主字符方向并进行校正,最后给出了一种图像毛刺的剔除方法。实验表明,该算法充分利用了畸变字符图像的特征,同时使用了较优化的快速搜索策略,取得了较好的实际结果。     

建议H.140——多点国际电视会议系统(1988年于墨尔本)

1 范围本建议定义一种多点电视会议系统,该系统能使三个或更多的电视会议设备同时互相通信,提供的编译码器符合CCITT建议H.120和H.130(第1部分,注意)。注意:编译码器原则上符合H.120和H.130 Part 2a的也能用。 2 一般要求多点控制单元(MCU)是装在网络节点(地面或卫星)上的一种设备,它接收几路(最大为7路)从访问入口来的2 Mbit/s信道的信号(每个访口对应于本地或远程编译码器,或是另外的     

基于新聚类学习的属性离散化方法

粗糙集理论中,属性的离散化是预处理中的关键问题。基于新聚类学习算法提出了一种新的属性离散化方法,并将该方法用于车牌字符识别中。首先根据车牌字符的特征建立决策表,给出了基于新聚类学习算法对决策表属性值进行离散化的算法。然后应用粗糙集理论对离散后的决策表属性进行约简,由约简后的属性构造神经网络识别器。字符识别的结果分析表明基于新聚类学习方法的离散化算法对于车牌字符属性较为适用。     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.     

基于FPGA图形字符加速的液晶显示模块

在传统的工业控制应用中,由于工业控制计算机中集成了高性能的显卡,故通常采用工业控制计算机+液晶显示器的体系结构,可方便地实现以图形和字符为主的人机界面。而在对实时性能和可靠性要求比较高的航空航天领域,通常要求液晶显示器内部集成图形显示功能,以减轻主控处理器的负担,并提高系统的实时性。重点介绍了如何利用FPGA实现基于Bresenham算法的2D图形绘制(包括画点、画线、画圆、画椭圆),以及点阵字符和位图在液晶屏上的显示,并提出了显示性能优化的一系列策略。经过仿真验证和产品实际应用,该设计方法实现的液晶显示模块图形和字符显示功能稳定,性能良好,适合于航空航天领域高可靠性液晶显示模块的应用需求。     

融合字符及字符排列特征的铭牌识别方法

传统铭牌字符识别主要通过计算铭牌字符图片的灰度平均值来判定,由于铭牌字符具有笔画方向特征、轮廓特征,同时字符之间存在着一定的排列特征。提出融合字符及字符排列特征的铭牌识别方法,首先对铭牌字符图片分别进行横、竖、撇三个方向上的小波变换,求出三个方向上的小波平均能量,再提取出字符的边缘方向直方图,以小波平均能量和边缘方向直方图构成特征向量,用支持向量机分类器训练并构建候选字符识别模型,得到候选字符,然后利用铭牌字符排列特点和铭牌的样本数据训练构建N阶马尔科夫字符排列模型,借助于模型对候选字符进行约束获得铭牌识别结果,最后对电力设备铭牌进行识别实验。结果表明,提出的方法表现了很好的效果,比OCR软件识别的准确率提高了12.6%。     

手把手教你学PIC单片机C语言设计(十) 驱动128*64点阵图形液晶模块的实验

点阵图形液晶模块是一种用于显示各类图像、符号、汉字的显示模块,其显示屏的点阵像素连续排列,行和列在排布中没有间隔,因此可以显示连续、完整的图形.当然它也能显示字母、数字等字符.点阵图形液晶模块依控制芯片的不同,其功能及控制方法与点阵字符液晶模块相比略有不同.点阵图形液晶模块的控制芯片生产厂商较多,以下为典型的几种.日立...     

AVR单片机入门及C语言高效设计实践(十二)

<正> ATMEAG16L 驱动128×64点阵图形液晶模块的实验点阵图形液晶模块是一种用于显示各类图像、符号、汉字的显示模块,其显示屏的点阵像素连续排列,行和列在排布中没有间隔,因此可以显示连续、完整的图形。当然它也能显示字母、数字等字符。点阵图形液晶模块依控制芯片的不同,其功能及控制方法与点阵字符液晶模块相比略有不同。点阵图形液晶模块的     

基于DSP与FPGA的全姿态指引仪图形显示系统设计

针对机载电子全姿态指引仪显示图形信息的特征及其变化特点,在系统初始化时将图形内容分为背景层、填充层和动态字符层三层,运算过程中只改变根据参数变化的填充层和字符层;将图形运算过程分为图形轮廓生成和硬件区域填充,分别由DSP软件标记区域边界,FPGA根据标记硬件完成区域填充;同时图形运算处理算法在所设计的DSP＋FPGA的硬件平台上进行了实现与验证,结果表明,这种图形处理方法减轻了传统处理方法中主处理器的运算负担,很大程度上提高了系统的实时性。     

用BASIC程序读取WPS文件内容

WPS的D编辑方式可以对文件进行加密,其密码最多不超过8个ASCII字符(除回车符外)。方法是把每个字符的ASCII码求反,然后再进行高低位互换,这八个字节从偏移地址02DDH开始存放,没设置密码时全为00H,先设置后又取消,第一个字节变为00H,而后面的内容却还是原来的值。改变密码,若新密码比旧密码短,旧密码多出的字节仍保留,这部分与新密码的最后一字节用00H隔开。     

基于机器视觉的分级车牌字符识别方法

为提高车牌字符识别率,提出一种考虑整体和局部特征,分别采用两级SVM分类器的识别方法,其工作模式为:第一级分类器针对所有字符,在识别结果属于形似字符的情况下,送入对应的第二级分类器作进一步识别。第一级分类器提取字符图像整体的各网格比例作为SVM的分类特征。将形似字符分为5组,分别对应的5个SVM构成第二级分类器。通过分析各组内字符笔画特征的局部相异性,提取相应网格中字符轮廓的垂直、水平投影方差、比例等特征并进行特征融合作为相应SVM分类特征。实验结果表明,该方法字符平均识别时间为23.45 ms,且在形似字符的识别率和总体识别率方面均优于模板匹配、神经网络和同类的分级识别方法,是一种有效的方法。     

新型光纤识别器

在光纤到室内（FTTP）网络的架构和维护作业过程中，光纤识别器是必不可少的。近年来，在光纤网络中增加了低弯曲损耗光纤（R=5mm）的安装。结果对光纤识别器的需求也增加。因此，需要具有低插入损耗和有效耦合的光纤识别器。     

一种新颖的Turbo码MAP译码器

根据Turbo码trellis结束的情况及Turbo码的特征本文提出了一种新的Turbo码MAP译码器。这是基于MAP译码器中两个组成译码器性能的不一致所作改进,从分析和仿真结果我们可以看到该方法的优势。     

基于i.MX6Q的嵌入式显示系统设计与实现

本文以FreescaleCortex-A9架构的i.MX6Q芯片为核心,构建了一套内嵌GPU的实时字符及视频显示系统。该嵌入式平台采用Linux操作系统,基于四核ARM进行多线程程序设计及任务调度;采用开源的SKIA作为2D图形绘制接口,实现多种绘图效果及字符处理;使用i.MX6Q内嵌GPU实现图像旋转、缩放、平移功能;使用OpenGL ES 2.0对图像进行网格划分并分别进行纹理贴图而实现畸变校正;通过PCIE接收绘图指令,将绘制的2D图形和外视频进行叠加,并通过识别两种显示模式将叠加或不叠加的视频进行两路输出显示。设计结果表明,该系统显示性能良好,能够满足实时字符及视频显示需求,在很多显示成像工程领域中尤其是小型化、低功耗的应用需求中具有较好的应用价值,如平视显示器、头戴显示器、视景增强系统、增强现实系统等。