一种桥梁目标识别方法的研究

在并行黑板模型研究的基础上,提出将写生式分割策略用于桥梁目标识别的图象分割思想。基于该分割思想,在黑板模型试验床ＣＰＥＳ上建立了问题求解模型,并进行了桥梁目标识别,实验结果表明,上述方法在识别速度和识别虚警概率等方面效果较好。     

基于Markov图像分割的红外桥梁目标识别算法

桥梁水域分割是桥梁目标识别的关键,首先对Markov随机场理论K-M分割方法进行改进,进而提出一种桥梁目标识别算法,对经过预处理的红外桥梁图像利用K-M分割方法进行桥梁水域分割;然后定义桥梁模板,寻找可能的桥梁点,并用Hough变换合并、连接;最后运用先验知识除去假目标,得到检测结果。整个算法解决了传统分割方法桥梁水域分割不清,导致目标识别准确率低的弱点。仿真结果表明,目标识别算法具有很高的准确性,可靠性,且计算效率高,时间性能好,可用于实时性处理。     

大比例地形图中房屋目标的自动识别

城市ＧＩＳ发展迅速，各种大比例地形图是其基础数据，流行的地图数据数字化方法效率很低，一定程度上已经成为城市ＧＩＳ发展的障碍。扫描输入技术有望解决这个问题。扫描输入技术的核心是地图符号的自动识别，而房屋目标在城镇地区大比例尺地形图中占有极大的比重。但现有大多数识别方法采用的都是先分割识别的策略，使得分割难以充分利用目标符号的有关知识约束，本文提出并实现了大比例尺地形图中房屋目标自动识别的分割识别一体     

自然场景中多类目标识别的算法研究

为了实现复杂自然场景中多类目标的识别与分割,本文利用条件概率模型(CM)对目标特征进行建模,融合了纹理特征、纹理环境特征和位置特征,并采用场景类别对各类目标间的相互约束关系进行建模,在此基础上研究基于场景类别的条件概率模型(sCM)在多类目标识别与分割中的应用。本文选用Oliva&Torralba数据库对模型进行实验并与国外其他方法进行了比较。实验结果表明,该算法在多类目标识别与分割中取得很好的结果,在提高总体识别率的同时提高了物体边缘部分识别与分割的正确率,更有效地提高了视觉效果。     

身份证识别的文字定位算法研究

本文阐述了身份证识别的一般流程，针对身份证识别的特殊性，其中调整了文字定位策略的执行顺序。主要探讨身份证图像的文字定位策略，提出了灰度图像下的行分割方法和基于最大宽度回溯算法的单字分割算法，从而实现了字符的精确定位。     

黑板系统的关键技术与开发

本文阐明了人工智能中黑板系统的基本结构，全面分析了黑板体系结构、知识源结构、控制机制、知识应用策略、搜索与识别问题和其中的关键技术。结合目前分布式人工智能的发展状况，探讨了黑板系统的研究方向和发展趋势。     

基于NMI特征的目标识别与跟踪

本文提出一种全新的图像分割方法——连通线多级切割方法，并在此基础上建立图像NMI特征的目标识别与跟踪算法。文章给出了运用连通线多级切割方法实现阈值求取、图像分割、目标识别与跟踪的技术技巧。通过实验验证了NMI特征的缩放不变性、旋转不变性和平移不变性以及不同物体的NMI特征差异，表明本文算法具有良好的实时性和精确的目标识别与跟踪效果。     

桥梁识别中阀值分割算法的研究

在介绍图像分割的主要特征的基础上,针对桥梁识别中图像分割的特点,提出了一种从直方图中快速自动分割的方法.与传统的最大类间方差法相比,实验验证该方法用于桥梁识别前的图像二值化处理时,能够更好地消除图像噪声,将背景与目标分割开来,有利于下一步的目标识别和跟踪.     

基于红外图像的桥梁目标自动识别方法

对桥梁的识别研究,在军事上和民用上都具有很重要的意义,国内外与此相关的研究比较多,取得了一定效果,但也存在适用范围不广,处理速度较慢等问题。本文基于红外图像的特性,运用迭代法选取阈值进行阈值分割,得到二值化图像;然后用形态学的方法粗略提取目标点;利用桥梁目标的直线特性,运用Radon变换在图像中提取直线并连接。本算法对水域上的红外图像中的桥梁识别具有通用性,方法直观简洁,计算速度快。     

Parzen窗算法下图像视觉显著目标识别仿真

受光照、尺度、噪声等影响，图像目标在识别结果会存在一定的偏差，为此提出基于Parzen算法的图像视觉显著目标识别算法。对图像的超像素实施分割处理，并将图像内超像素块作为图像结构顶点，基于Parzen窗算法对顶点密度计算后，结合K-means算法实现图像分割处理；依据分割结果采用马尔科夫确定图像显著区域，通过对图像视觉显著区域特征的提取，将其作为特征向量输入到PSO-SVM模型中训练，实现图像视觉显著目标识别。实验结果表明，通过对上述方法开展图像分割、目标识别和识别耗时测试，验证了所提方法的可行性。     

一种基于知识模型的CT图像分割方法*

图像自动分割一直是医学图像处理的研究重点。系统由解剖知识模型、图像处理程序和推理机组成。模块之间的通信由黑板控制。该方法提高了医学图像分割的自动化程度和可靠性。由于具有扩展性,该方法为基于知识医学图像的处理提供一个通用的模式。     

基于Viterbi 算法的粘连断裂印刷体数字行切分识别方法

粘连断裂字符行的切分识别，是很多OCR 实际应用中存在的主要困难之一. 本文针对粘连断裂的印刷体数字行，提出了一种基于Viterbi 算法的切分识别方案，该方案采用两次切分识别的层次型结构. 在第二次切分识别过程中，首先，在候选切分点区域，结合灰度图像与二值轮廓信息，采用基于Viterbi 算法搜索的非直线路径进行切分，得到有效的切分路径；然后，结合分类器输出的可信度，采用Viterbi 算法来合并前面得到的候选切分图像块，进行动态切分与识别. 实际的金融票据识别系统实验表明，本文提出的印刷体数字行切分识别方法能够较好的克服字符行的粘连与断裂情况，提高了识别系统的识别率和鲁棒性.     

支票图像中打印体字符的分割和识别

和通常文档中的打印体字符分割和识别问题相比，支票图像中的打印体字符的分割和识别有其一定的特殊性。针对这种特殊性，该文提出了一套简单实用的算法。对于分割问题，主要是采用投影的方法解决印章、边框和底纹的干扰问题，对于字符识别，主要是采用了基于模板和融合的方法，从而有效地解决了上述问题，取得了比较满意的分割效果和较高的识别率。     

基于遗传算法的汉语未登录词识别

针对汉语分词处理中未登录词识别这一难点,提出一种应用遗传算法识别的新方法.该方法扩大了分词碎片容量,将未登录词识别问题看成二值分类问题,即在预处理后产生的分词碎片中,单字存在"可组合"和"不可组合"两类,采用遗传算法先将分词碎片中的单字词确定下来,然后将其余相邻单字组合,完成未登录词识别.实验结果表明,该方法可有效地解决未登录词识别问题,提高未登录词识别的精确率和召回率.     

An evolutionary decoding method for HMM-based continuous speech recognition systems using particle swarm optimization

The main recognition procedure in modern HMM-based continuous speech recognition systems is Viterbi algorithm. Viterbi algorithm finds out the best acoustic sequence according to input speech in the search space using dynamic programming. In this paper, dynamic programming is replaced by a search method which is based on particle swarm optimization. The major idea is focused on generating initial population of particles as the speech segmentation vectors. The particles try to achieve the best segmentation by an updating method during iterations. In this paper, a new method of particles representation and recognition process is introduced which is consistent with the nature of continuous speech recognition. The idea was tested on bi-phone recognition and continuous speech recognition workbenches and the results show that the proposed search method reaches the performance of the Viterbi segmentation algorithm ; however, there is a slight degradation in the accuracy rate.     

门牌识别系统中的鲁棒性分割方法

Robot navigation based on character recognition is an effective vision method for compensating the disadvantage of ultrasonic and infrared sensors. A typical example of character recognition for mobile robot navigation is the doorplate recognition system. The captured doorplate images contain unexpected noise from irregular illumination conditions, various imaging angles, different imaging distances, etc. The unexpected noise may still exist after segmentation step. In this paper, a robust segmentation method based on speculating the candidates of the characters and feeding back the classification result to the segmentation process is presented. If the candidates of doorplate characters cannot be determined at the segmentation step, a speculation according to known knowledge is executed. The threshold for character extraction from candidates is adjusted when the corresponding character is rejected after classification. The experimental results indicate that the recognition results are effectively improved with the proposed segmentation method.     

中文日期词的分割与识别

非限定性手写汉字串的分割与识别是当前字符识别领域中的一个难点问题.针对手写日期的特点,提出了整词识别和定长汉字串分割识别相结合的组合识别方法.整词识别将字符串作为一个整体进行识别,无需复杂的字符串分割过程.在定长汉字串分割过程中,首先通过识别来预测汉字串的长度,然后通过投影和轮廓分析确定候选分割线,最后通过识别选取最优分割路径.这两种分割识别方法通过规则进行组合,大大提高了系统的性能.在真实票据图像上的实验表明了该方法的有效性,分割识别正确率达到了93.3%.     

基于模板匹配算法的枪械编号识别研究

编号是枪械唯一的身份号码,枪械编号的数字识别有利于实现枪械的信息化管理和保障。论文将模板匹配法应用到枪械编号识别中,包括图像预处理、字符分割、归一化和字符识别等环节。根据枪械编号的特点采用聚类分析的方法实现分割字符,通过计算字符图像与模板图像的互相关函数得到号码。实验结果表明,该方法效果较好。     

Robust Segmentation Method for Doorplate Recognition System

Robot navigation based on character recognition is an effective vision method for com- pensating the disadvantage of ultrasonic and infrared sensors.A typical example of character recog- nition for mobile robot navigation is the doorplate recognition system.The captured doorplate images contain unexpected noise from irregular illumination conditions,various imaging angles,dif- ferent imaging distances,etc.The unexpected noise may still exist after segmentation step.In this paper,a robust segmentation method based on speculating the candidates of the characters and feeding back the classification result to the segmentation process is presented.If the candidates of doorplate characters cannot be determined at the segmentation step,a speculation according to known knowledge is executed.The threshold for character extraction from candidates is adjusted when the corresponding character is rejected after classification.The experimental results indicate that the recognition results are effectively improved with the proposed segmentation method.