一种基于流形学习的手写体数字识别

针对手写字符识别中由于书写习惯和风格不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。算法首先利用局部线性嵌入（LLE）对手写体数字图像进行字符特征的降维,然后再对降维后的特征进行分类识别。通过对MINST库中手写体数字数据库上的实验结果表明,利用LLE降维后的特征能够有效地区分字符,识别率达到91．7％,并能够发现高维空间的低维嵌入流形。     

基于广义Grassmann流形的图像分类方法

针对当前日益广泛的分类需求,提出了一种基于广义Grassmann流形分类的新方法。首先,在传统Grassmann流形用于分类问题的基础上,增加了广义Grassmann流形的生成原理及定义,使TSVD不仅可以适应于传统意义上的Grassmann流形,对于广义Grassmann流形的研究同样具有重要意义。其次,在广义可交换代数的研究基础上,提出了一种新的广义测地线度量计算方案,同时可以将传统的Grassmann流形度量问题扩展成为广义Grassmann流形的度量问题。最后,将广义奇异值分解算法应用于求取分类目标之间的差异,计算目标图像之间的F-范数,从而将图像目标物之间的分类转换为广义流形的夹角度量问题,取得了较为不错的结果。     

基于Grassmann流形几何深度网络的图像集识别方法

近年来,深度学习以其强大的非线性计算能力在目标检测和识别任务中取得了巨大的突破。现有的深度学习网络几乎都是以数据的欧氏结构为前提,而在计算机视觉中许多数据都具有严格的流形结构,如图像集可表示为Grassmann流形。基于数据的流形几何结构来设计深度学习网络,将微分几何理论与深度学习理论相结合,提出一种基于Grassmann流形的深度图像集识别网络。同时在模型训练过程中,使用基于矩阵链式法则的反向传播算法来更新模型,并将权值的优化过程转换为Grassmann流形上的黎曼优化问题。实验结果表明:该方法不仅在结果上识别准确率得到了提高,同时在训练和测试速度上也有一个数量级的提升。     

切线距离在车牌字符识别中的应用

针对车牌字符识别中字符变形失真影响识别率的问题,文章提出一种基于切线距离的车牌字符识别算法。首先对车牌字符图像进行预处理,在先验知识的基础上确定切线向量,然后通过核主成份分析对样本图像和切线向量降维,并引入切线距离度量样本之间的相似度,最后利用K-NN分类器对字符进行识别。实验结果表明,该算法有效地保留了车牌字符的非线性信息,减少了识别时间,并且显著提高了识别率。     

在Grassmann流形上构造非相干酉空时码

研究基于Grassmann流形的非相干酉空时星座图的设计方法。首先定义了非相干空时码在流形上的酉矩阵框架结构;然后在此框架约束下,将已有的Grassmann流形上最优包络分布的最小Frobenius弦距离作为阈值,通过设置合适的步长来改变酉矩阵中各元素的幅值和相位,在流形上搜索最小Frobenius弦距离大于阈值的点,搜索到事先设定的星座图点数,即构成酉空时星座图。数值仿真结果表明本框架结构非相干Grassmannian酉空时码的性能均优于现有的其他形式非相干酉空时码的性能。     

基于模糊模式和BP算法的手写数字识别

通过对多种手写数字识别算法的研究和分析，提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络寸亏写数字进行识别的新算法。首先应用BP神经网络对手写数字样本进行学习，然后再结合模糊模式识别的思想进行手写数字识别。实验证明：该算法与传统的手写数字识别算法相比，识别率明显提高。经过推广，该算法可应用于汉字识别、人脸识别等领域。     

一种改进的稀疏表示的手写数字识别

提出一种改进的稀疏表示的手写数字识别方法。首先将样本字符块训练成过完备字典,然后通过改进的基于L1/2正则化算法进行系数分解,最后通过求重构图像与原始图像的残差进行分类。实验采用标准的数字数据库MNIST进行手写数字识别,改进的稀疏表示方法较其他方法能够有较高识别率,达到98%以上,并且具有很好的噪声鲁棒性。     

基于距离度量方法的雷达辐射源信号识别研究

为了能够在多种距离度量方法中选择一种最优的算法,提高基于距离度量方法的雷达辐射源信号识别的正确识别率,构建了雷达辐射源信号识别模型.并在不同的噪声背景下对基于距离度量方法的雷达辐射源识别模型的正确识别率和识别时间做了比较,最后进行了大量的仿真实验,给出了识别结论.     

系统识别与模式识别

0618760基于模糊模式和BP算法的手写数字识别〔刊,中〕/刘荣华//电子科技.—2006,(3).—60-63(D)通过对多种手写数字识别算法的研究和分析,提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络对手写数字进行识别的新算法。首先应用BP神经网络对手写数字样本进行学习,然后再结合模糊模式识别的思想进行手写数字识别。实验证明:该算法与传统的手写数字识别算法相比,识别率明显提高。经过推广。该算法可应用于汉字识别、人脸识别等领域。参50618761一种小词汇量快速语音识别系统的实现〔刊,中〕/刘建辉//武汉理工大学学报(信息与管理工程版).—2006,28…     

一种车牌识别软件系统研究

针对现有车牌识别算法中的车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块存在的不足,提出了一种基于边缘两侧颜色检测的车牌定位方法;通过采用动态阈值调整方法,很好的实现了字符分割;对神经网络在字符识别技术中的应用进行了大量的研究和实验,根据汉字和数字、字母特征提取的不同,在对字符信息初识别时将汉字和数字、字母采用不同结构参数设置的神经网络进行识别,并对识别结果中包含的具有形体相近的字符提出了一种"不等权值"的方法。结果证明识别率有了明显提高。