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文章研究了手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法——小波分形分解特征。在该方法中,对手写汉字分别采用小波和分形的方法提取其结构特征和统计特征,并将提取的结构特征和统计特征组合后作为识别器的输入进行识别。实验表明,该方法对训练样本可以达到98.71%的识别率,对测试样本可以达到91.37%的识别率。 相似文献
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小波变换近年来在图象处理中的应用日益受到人们的关注。小波变换可能同时在时间(或空间)和频率域对信号进行分析,是多分辨率分析的有力工具。本文介绍了小波变换在红外图象处理中的应用,例如红外/可见光图象的配准与融合,红外图象增强,红外图像中的微弱目标探测等。 相似文献
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近年来基于深度学习的方法识别手写体汉字取得了很多突破,但现有的一些方法存在计算参数多、模型收敛慢、训练时间长的缺点。针对以上问题,提出了基于GoogLeNet的脱机手写体汉字识别模型HCCR-IncBN,模型使用了5个Inception-v2模块,训练参数较少,模型收敛更快,存储整个模型只需要26MB的存储空间。实验利用HCCR-IncBN模型在ICDAR2013数据集获得了95.94%的识别准确率,表明模型在没有使用任何手写体汉字的特定领域知识和无需人工提取其他特征的前提下能够获得较高的识别效果。 相似文献
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小波变换和神经网络在车牌识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程,阐述了小波变换和神经网络的基本理论,详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段(即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别)中的应用,最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望。 相似文献
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本文提出有注意力转移机制的改进型全息记忆网与快速收敛的Hamming网的新模型。报导了应用网络模型构造的汉字手写体及字符识别系统的实现。实验结果表明,在我们的实验前提下本模型与系统能有效地工作。 相似文献
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本文采用前向、多层神经网络,BP学习算法对40个人的手写体数字进行了识别。识别过程分为四步:首先,用HP扫描仪把写在纸上的数字变成二值图像,接着对它进行分割,规整等预处理,变换成32×32点阵。然后提取特征,把点阵图像变成特征描述。最后,进行训练和识别。在拒识率为25%条件下,得到误识率为0.4%的识别结果,文中还分析和讨论了在实验中遇到的一些问题。 相似文献
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本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不是仅仅使经验风险达到最小,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力.本文首先讨论了支持向量机的基本原理,然后,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题,文章进行了分析和阐述,并在此基础上,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略.最后,针对GB2312-80的1034个汉字类别的120套手写样本,进行了实验仿真.实验结果表明,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高,其中多项式核函数的支持向量分类器,识别率平均提高3.38%,表明了本文方法的有效性. 相似文献
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限定性手写汉字识别的一种可变形弹性匹配模型 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种应用于写手写体汉字识别的变可形弹性匹配模型,在该模型中,我们假定:对于同一种汉字的不同手写样本,尽管由于书写风格的不同而其形状各异,但它们却具有上相的同空间拓扑结构,我们将用一组笔段置移矢量描述不同的手写体之间的细节形状上的差异,在置换矢量场的作用下,一个可变形的模板汉字将逐步变形以趋于输入的汉字,从而在两汉字之中寻求一种最佳的匹配。 相似文献
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文章提出了一种基于多重隐马尔可夫模型和区域投影变换的手写体汉字识别新方法。该方法对每个汉字建立4个HMM,通过等比重综合方法将4个分类器的计算结果进行综合,从而得到识别结果。该方法对于识别应用问题中的隐马尔可夫建模具有普适性。实验证明,该识别方法具有较高的识别准确率。 相似文献
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基于小波变换和神经网络集成的人脸表情识别 总被引:8,自引:6,他引:2
提出了一种表情识别的新方法,首先通过基于小波变换的图像分解和K-L变换等处理,来抽取面部表情区域的有效鉴别特征.之后采用神经网络集成技术对六种典型表情进行识别。在CMU表情数据库上的实验表明,该方法达到了很高的识别率.而且对光照变化也有一定的不敏感性。 相似文献
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本文给出了二指标隐马尔可夫过程的定义、基本问题及解法,并提出一种利用二指标隐马尔可夫过程进行汉字识别的方法。 相似文献