基于双弹性网格的手写体汉字识别

特征提取是手写体汉字识别的关键,目前四方向网格特征已被实验证实是一种较好的手写体汉字特征。针对通常的纵横弹性网格对汉字“撇、捺”笔画特征提取的不足,提出一种新的网格构造技术——对角弹性网格,它由45°和135°的对角直线构成,将汉字图像划分为多个菱形,能够很好地适应汉字在“撇、捺”方向的变化。将这两种网格单独,以及相互组合成双网格等情况分别进行手写体识别实验,实验结果验证了对角弹性网格的有效性和双弹性网格的高识别率性。     

基于相似度分布的开集人脸识别方法

利用相似度多个维度的信息进行开集判别,以提高开集人脸识别的准确率。该方法首先通过大量带标识的测试样本获得已知类样本和非已知类样本相似度向量的分布,然后引入线性判别分析学习两个类中相似度向量的分布特征,在开集判别中通过相似度向量的特征匹配来判断样本是否为已知类。利用相似度分布中的分类信息,训练出的特征具有更强的分类能力。不同人脸库的实验表明,相对于传统方法,文中方法能提高开集识别的准确率。     

基于弹性网格混合特征的脱机手写维文识别

手写体维文识别技术的关键在于特征提取方法的选择。为探求一种可靠性高、可分性强的脱机手写维文特征提取方法,在分析现有方法的基础上,结合维吾尔文字词自身的特点,提出一种在局部特征上基于弹性网格区域笔划密度、方向分解特征,在全局特征上提取交叉点、环、弧形笔划、附加笔划、外围轮廓特征的混合特征提取方法。通过在IFN/ENIT标准数据库及自采样数据集的聚类分析实验,识别正确率分别达到85%、84.3%。结果表明,方法综合统计特征和结构特征提取的优点,具有较强的抗扰能力,可分性优于GSC法。     

基于汉字字形的西夏文字版面分析方法研究

基于汉字字形的西夏文字有6000字,西夏字的信息处理有利于西夏学的研究和西夏书籍的出版。在汉字、英文等文字的版面分析已有一些研究成果,古籍的版面分析也是一个研究热点。该文就西夏文的版面分析进行了系统的研究和实践。     

神经网络的西夏字识别技术研究

字符识别是模式识别领域的一个传统课题,汉字和古文字的识别是中文信息处理领域的一个重要研究课题,汉字的识别技术有力地推动了计算机技术的广泛应用。本文对西夏文字的特点以及神经网络的西夏字识别技术的每个环节进行了详细的讨论。     

西夏文字识别中的图像预处理

西夏文字的预处理是其识别过程的第一步,它的好坏直接影响西夏文字识别的效果。文章用图像分析及处理技术研究西夏文字的预处理,就西夏文字识别预处理中的每个过程进行了详细的研究,提出的方法和处理技术在实验中收到了良好效果。     

基于LDA降维和BP神经网络的手写数字识别

手写数字数据集是机器学习分类领域的优质数据集,文章以反向传播（Back Propagation,BP）神经网络为基础,对手写数字进行分类识别。为减少BP神经网络的计算开支,实验前,对比了过滤卡方检验法、主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）降维、线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）降维以及多维尺度变换（Multidimensional Scaling,MDS）降维对特征选取的训练测试效果,从而确定了神经网络拟合之前的最优特征提取方法。实验中,利用Bagging对BP神经网络进行集成处理,分类识别了手写数字。实验后,将文中方法与朴素贝叶斯、决策树、随机森林、LDA多分类进行对比。结果表明,采取LDA降维方法时,降到9维的特征提取方式最优,单个BP神经网络对手写数字数据识别的准确率为92%左右,而基于Bagging集成的BP神经网络在识别准确率方面高达95%。     

基于特征和弹性网格模型的快速人脸建模

为解决特定人脸的建模问题提供了一个简单而行之有效的方法。给定特定人脸的正面侧面照片,以及内嵌具有人脸特征信息的弹性人脸网格模型,采用基于小波分析的方法进行人脸特征识别,基于特定人脸的特征线相对于一般人脸模型上的特征线的位移,根据弹性系数求解所有点的位移变化,适配特定人脸几何。纹理映射之后生成能以任意视线方向观察的高度真实感特定人脸。该方法能在廉价的PC平台上快速而方便地得到实现。     

基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别

碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络（CNN）技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。     

汉字方向分解网格特征的改进

在现有的汉字方向分解网格特征基础上，对其分析和改进，提出了一套新的汉字特征方案：首先对原汉字进行轮廓提取，在轮廓汉字上进行有重叠的矩形弹性网格划分，然后对原汉字用边缘检测算子做边缘梯度方向角分解，得到横、竖、撇、撩4个方向的子图像，再把网格应用到这4个方向的子图像上，统计每个网格中的黑像素占这个子图像总像素的比例，4个子图像的所有网格的比例值构成的矢量就是汉字的特征。使用不依耪干分类器的特征标准比较了新旧方案，表明新方案优于旧方案。     

弹性网格变形方法及其应用

1.引言 网格生成是数值计算中的基础问题.在微分方程数值方法的实现过程中,一个合适的计算网格可以提高计算精度,大大降低计算复杂性.近年来,人们所关注的数值求解微分方程自适应方法也包含了网格自动生成的研究.目前,国内外在这方面的研究工作很多.以网格类型而言,有结     

利用网格直接求解几何问题的方法

本文提出表示网格上图形的绝对方向法和相对方向法及其性质与转换。给出甩掉解析式直接用计算机检索以任意所需精度求解几何问题的方法,并解出任意曲线上的连杆曲线。     

一种基于不相关鉴别特征的人脸识别方法

提出了基于图像矩阵的不相关的线性鉴别分析方法,比较了采用图像矩阵和图像矢量特征时主分量分析方法和线性鉴别分析方法的识别性能,并对实验结果进行了详细分析.     

基于支持向量机的联机手写维吾尔字符识别

提出一种基于结构特征的手写维吾尔字符识别算法,首先根据字符的笔画数目将待识别字符划分为五个子集,然后再根据"附加笔画位置"等特征对字符集再进行划分。根据每个子集中的字符分布情况,提取不同长度的特征向量,然后利用SVM为每个字符集构造一个分类器,进行训练和识别。     

主曲率均匀的网格光顺

针对三角网格数据提出了一种主曲率均匀的光顺方法 .该算法首先通过建立局部抛物二次曲面来估算网格顶点的主曲率和主方向 ,其次以邻点的主曲率和主方向的加权平均作为光顺后顶点的曲率值 ,然后由新曲率值和二次曲面方程计算出调整后的顶点位置 ,实现模型的光顺 .进行局部光顺时 ,将区域内的点组成各个封闭环 ,根据邻点所在环的层次分配权值 ,可以满足是否去除或保留内部区域特征的需要 .该文给出了应用实例 ,结果表明本方法对网格模型实施整体和局部光顺均有较好的效果 ,光顺前后模型体积变化较小 .     

蒙皮约束下的动画角色模型分割方法

动画角色的数据重用可以提高游戏与动画的制作效率并丰富角色类型.针对模型数据重用的首要步骤——动画角色的三维网格分割问题,提出了一种蒙皮约束下的分割方法,利用蒙皮信息的运动相关性,产生依据该信息的部件预分割,在预分割结果上进行拓扑检查并调整,进而再对切口处进行优化处理,最终产生适合动画角色融合的网格部件.最后给出在用游戏公司提供的真实数据上对新方法进行的了测试,结果,证明了表明该新方法的简洁有效并说明了其适用范围.     

保持各帧拓扑关系一致的三维时序网格简化

将经典的静态三维网格简化方法QEM引人到三维时序网格的简化过程中,通过计算每一条边在所有帧中的最小合并代价之和来选择误差最小的简化边,然后各帧同时对该边实施合并操作,从而保持各帧拓扑关系在简化后的一致性,为了保留更多重要运动特征处的细节信息,提出根据每一条边在各连续帧间的长度和折叠角的变化程度为其合并代价分配一定的权重系数,从而延迟变形较大的边的合并,使得简化后的时序网格模型具有更好的视觉效果,实验结果表明,文中方法不仅能够在简化后保持各帧拓扑关系一致,还能较好地延迟重要运动特征的简化。     

基于主曲线算法的手写字符特征分析与提取

模式特征的提取与选择是提高手写体字符识别率的关键因素。主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布“中间”并满足“自相合”的光滑曲线,能够很好地描述数据分布的结构特征。利用软K段主曲线算法提取训练数据的特征,在分析手写体字符结构特点的基础上,选出手写体字符识别所使用的粗分类与细分类特征,利用这些分类特征对手写字符进行识别。该方法在CEDAR手写体数字和字符数据库上的实验表明：选取的分类特征能够有效区分相似的手写体字符,提高手写字符的识别率,为脱机手写字符识别研究提供了一种新的方法。