一种基于模板匹配的语音识别算法

语音识别是语音信号处理的一个重要研究方向,涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域,广泛应用于控制、通信、消费品等行业。文中介绍了一种简单的语音识别算法。该算法主要流程包括预处理、端点检测、提取特征值、模式匹配4个过程,其中端点检测以幅值为标准,特征值采用临界带特征矢量,模板匹配采用DTW算法。主...     

基于模板匹配的SAR目标识别预处理新方法

本文提出了一种基于模板匹配的合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)预处理新方法.该方法考虑了图像间相对直流偏差对匹配精度的影响,并在频域内同时完成目标与模板之间的对准、幅度补偿及去直流偏差.实验结果表明本文方法可有效地提高目标识别率.     

一种改进的模板匹配方法在弹点识别中的应用

在自动报靶系统中,使用模板匹配方法找出真实弹点是报靶的关键所在。但传统的模板匹配方法受对象物大小变化、旋转、扭斜等变动影响,需要准备各种可能的变形弹点模板,而且运算量大,难以提高识别效率。本文根据模板匹配方法的基本原理,结合弹点的统计性质特征,采用改进的模板匹配方法来识别弹点,利用弹点特征向量固定的这个前提条件,极大地减少了弹点识别需要的耗时,提高了自动报靶系统的工作效率。     

基于模板匹配的雷达辐射源信号识别研究

从统计学理论出发,对基于模板匹配的雷达辐射源信号识别进行研究,通过设定容差测试了4种不同的距离计算方法的识别效果,得出了在雷达特征参数测量精度较高的情况下,使用City Block距离和Euclidean距离进行距离计算识别效果较好,当测量精度不高时,需要增大容差范围且使用M距离进行距离计算时识别效果较好。建立的数据库和雷达辐射源识别模型可用于电子战的模拟训练。     

基于模板匹配和神经网络的交通标志识别研究

提出一种基于模板匹配和神经网络相结合的交通标志识别方法。改方法集成了模板匹配的识别交通标志和神经网络识别交通标志的优点。可有效的提高识别的准确率,识别速度和识别的泛化能力。     

基于特征匹配算法的车型识别研究

随着机动车数量的迅速增加,交通管理的难度日益加大与日俱增.毋庸置疑,汽车车型自动识别技术在实现交通领域智能化方面将占据举足轻重的地位,有着深远的现实意义,本文提出了,一种基于特征匹配的汽车车型识别算法,实验证明该算法不仅计算量小、稳定性及准确性高、而且鲁棒性好,所以能从根本上满足识别实时性的要求,从而汽车车型的识别率在很大程度上得到了提高,其应用前景将十分广阔.     

基于模板匹配的2G-ALE信号识别技术

针对具有特定频谱特征信号的识别是无线电频谱监测系统的重要功能之一,而第二代自动链路建立信号(2G-ALE)是短波频谱监测中的常见信号。由于传统算法仅仅适用于窄带单信号的应用场景,针对宽带监测接收系统的应用条件,提出了一种基于频谱模板匹配的2G-ALE信号自动识别方法。根据具体协议基于已知样本构造信号频谱模板,计算接收信号的最大保持谱,逐点滑动求其与频谱模板的Pearson相关系数,构造检验统计量,通过与判决门限比较完成信号的自动识别。计算机仿真试验验证了算法的有效性。     

基于模板匹配和特征点匹配相结合的快速车牌识别方法

介绍了一种简单易行的车牌识别方法。对于车牌灰度图像进行滤波去噪后先用峰谷法二值化，再用垂直投影法进行分割，最后进行模板匹配，并用特征点匹配对几组易出错的字符进行检查，从而得到车牌号。     

基于可见光图像模板匹配的目标识别算法

结合相关匹配算法特点提出了一种改进的基于可见光图像制备的参考模板进行二值匹配的目标检测识别算法,算法包括实时图像分辨率、同质变换、OTSU聚类、结构匹配定位等一系列处理过程.所提出的算法结构简单、计算量小、易于并行实现,在基于TMS320C6713的多DSP系统上处理一帧实时图像仅耗时14ms,可以应用于工程实际之中.     

部分模板匹配法识别相位编码信号

针对非合作相位编码信号识别问题,借助相关接收的思想,提出一类部分模板匹配方法,能够有效地改进传统方法的识别性能。仿真结果验证了部分模板匹配法识别相位编码信号的有效性。该方法能够用于对雷达相位编码信号或通信信号的编码识别。     

一种基于模版的抗仿射变换数字水印算法

文中提出了一种基于模版匹配的抗仿射变换的数字水印算法。首先对要嵌入的消息进行RS纠错编码,以增加水印提取时的抗噪能力,并在傅里叶普中频的环上且靠近十字架附近的矩形区域中嵌入水印。然后使用一个单向HASH函数来确定图像DFT变换后水印嵌入具体位置。用两条线段作为模版嵌入图像DFT变换后再做极坐标变换的域中,水印的检测及提取则采用相关系数检测。实验结果表明该算法对JPEG压缩和各种几何变换都具有较好的鲁棒性。     

车型识别系统中利用阴影特点快速定位车体

阴影在车型识别系统中对于车体的准确定位产生很大的影响,为了能准确地定位车体,提出一种快速定位阴影与车体之间边界的算法即根据平行投影知识和成像原理的方法来定位阴影与车体之间的边界,同时利用该算法也能找出货车本身所具有的特征如货车的车头和车尾的定位,利用所寻找的特征点也可以进一步判断车所属的大致类型.利用该算法进行了大量的实验,从实验结果来看,该算法具有较好的稳定性和有效性.从该算法的计算时间来看也能满足实时系统的需要.     

基于模板匹配算法的字符识别研究

文中提出了一种基于模板匹配的字符识别算法。该算法在对输入的字符进行预处理的基础上对字符进行特征量提取,预先将字符分成若干个集合;然后再对各集合中的字符进行模板匹配,最终对字符做出判决。试验结果表明,模板匹配算法保证了字符识别的正确率,而对字符进行预分类,则缩小了模板匹配的字符对象范围,弥补了模板匹配算法对于大量字符耗时多的缺点。     

匹配模板法在雷达信号识别中的应用

雷达采用低截获概率(LPI)技术之后,特别是在低信噪比条件下,传统的基于参数提取的雷达信号识别方法将会失效。数字接收机的研制与投入使用,开辟了信号截获识别的新思路。如果在先期情报侦察中截获雷达信号并且成功识别,那么就可以将该雷达中频采样数据保存下来制作为匹配模板,当该雷达信号再次出现时,即使信噪比较低,也可以完成匹配接收,截获的同时便完成信号识别。采用实际截获的雷达信号制作成匹配模板进行计算机仿真实验,当其中的某一雷达信号再次出现时,匹配模板成功截获,实验结果验证了该方法的有效性与可行性。     

基于灰度积分投影和模板方法的人眼定位

提出了一种新的人眼定位方法。使用中值滤波和直方图均衡方法去除噪声和光照对图像的影响后,将图像做积分投影以缩小到人脸的眼部区域,在得到的眉眼区域中再做一次水平积分投影,找到两眼的垂直位置。最后利用人眼模板沿着该垂直方向进行匹配,匹配程度最高的部分即为要定位的人眼位置。     

基于环投影模板匹配的印鉴鉴别法

本文分析了几种印鉴鉴别方法的优缺点,并提出了一种基于环投影模板匹配的印鉴鉴别方法。该方法先将印鉴图像分成若干个区域环,提取反映印鉴本质特征的参数形成局部和全局特征。然后利用一维模板匹配法分别对印鉴边框和印鉴边框内部字信息进行鉴别。实验结果证明,该鉴别方法具有较强的适应性和可靠性。     

一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法

该文提出一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法。该算法利用相位编组方法计算支持区面积作为描述图像边缘梯度方向一致性的指标,将梯度幅度和支持区面积结合起来形成启发信息和信息素增量的计算方法,采用线性加权方法将信息素、梯度幅度、支持区面积3种信息综合起来得到蚂蚁转移概率,通过引入禁忌表增大蚂蚁的活动范围。实验结果表明：该文提出的算法能够有效检测图像中的显著边缘特征,对多类图像都有良好的适应性,而且收敛速度较快。     

基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法

为了满足天基系统对红外探测目标的高精度识别需求,提出了一种基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法。首先阐述分析了目标多维特征要素以及分类手段。结合目标运动特征、多波段下目标光谱特征以及红外辐射变化等特征实现了特征融合处理,并基于区域特征变化,采用动态规整模板匹配算法完成了目标识别。最后结合合作目标的红外辐射强度序列数据对参数进行了训练调整。分析结果表明,本文建立的识别方法能够较好地实现目标型号识别,性能优于传统的动态规整匹配算法。     

模板匹配算法在半导体设备中的应用

阐述了机器视觉的定义,主要研究了模板匹配算法,并将其应用到半导体设备中。通过大量实验对基于形状和灰度的两种模板匹配算法进行了验证和分析,最后得出各种算法的使用条件和优缺点。