基于文字书写教学的字母连写笔画分析方法

字母连写智能指导是文字书写教学系统重要研究内容。针对字母连写笔画结构复杂多变,单体字母书写笔迹分析方法无法直接套用于字母连写笔画分析的现状,提出基于图域时域关键点分割笔画的字母连写笔画分析方法。分别从图域、时域提取关键点;融合两域关键点;按二次曲线等三类标准曲线笔段,在两域关键点向量中进行笔段分割;通过与三类标准曲线的拟合建立笔段系数向量模板;依据实写笔画的各类关键点与系数向量重构的拟合曲线的贴近度实现连写笔画分析。实验表明,该方法关键点误提率、笔段误提率、实时跟踪时间及贴近度等重要指标均满足实用要求。     

基于点模式匹配的视频文字跟踪和笔画提取

给出一种在复杂背景下的视频文字跟踪和文字笔画提取方法。用基于Harris角点特征的点模式匹配法跟踪视频序列中静止和运动的文字,以确定文字序列的时间属性,比较了采用图像整体像素匹配和点模式匹配的跟踪精度。用基于多帧融合思想的前景/背景识别算法提取视频文字笔画并作OCR识别。实验结果显示,点模式匹配的跟踪算法比图像整体像素匹配的算法跟踪精度更高,在图像背景复杂、变化快的情况下,基于多帧融合的文字笔画提取方法优于传统的二值化方法。     

基于关键点的一种字母手势识别算法

提出了一种基于手势关键点的手势识别算法。从经过二值化处理的字母手势图像中提取重心,并由字母手势图像的边缘信息中提取字母手势的关键点(指根和指尖)。借助Hausdorff Distance(HD),运用关键点的信息对手势进行识别。     

双边界限定下的运动目标跟踪方法

针对目标跟踪领域中复杂背景下的目标提取、目标与目标以及目标与背景之间的相互遮挡、阴影的处理、目标跟踪的实时性及鲁棒性等问题,提出一种双边界限定下的运动目标跟踪算法。利用金字塔光流法对目标关键点进行长时间无模型跟踪,并将其与检测到的前景关键点进行不重复地融合。根据融合得到的关键点,评估尺度因子及旋转因子,并利用全部前景关键点对目标中心点进行概率性表决。再利用双边界限定方法使边界上关键点对目标进行可靠描述,提升系统的鲁棒性。     

基于语料库的字母词语自动提取研究

目前,很多最新的术语和专有名词,首先以字母词语的形式出现在汉语中,并日益广泛应用。而字母词语多数是汉语自动分词中的未登录词,其正确识别,将有助于提高中文分词、信息检索、搜索引擎、机器翻译等应用软件的质量。本文在对字母词语进行先期考察的基础上,分析了字母词语组成情况的复杂特征和自动识别的难点,结合字母词语的各种统计特征和其独有的特点———字母串“锚点”,提出了从中心往两边扩展的规则加统计辅助的字母词语自动提取的算法。并且对字母词语的双语同现问题进行了处理。算法简单,但有效。召回率为100 % ,准确率在80 %以上。     

基于关键点及光流的平面物体跟踪算法

为提高复杂场景下基于关键点的平面物体跟踪算法的鲁棒性,提出一种融合光流的平面物体跟踪算法.检测目标物体与输入图像的关键点及其对应描述符,由最近邻匹配方法构建目标与图像间关键点匹配集合,通过光流法构建相邻两张图像间关键点的对应关系,将已构建的关键点匹配集合与基于光流的对应关系通过加权平均的策略进行融合,得出修正的关键点匹...     

基于图形识别的汉字笔画分类方法

提出了一种获得汉字笔画种类及其拓扑结构的新方法.通过分析TrueType字库存储的汉字字形信息,构造笔画图形并提取出笔画特征,采用统计分类和边界关键点定位相结合的方法,利用综合分类法实现了对二级6763个汉字的笔画种类和拓扑结构的基于XML的语义知识表达,可结合前端输入程序进行快速搜索和定位.为字体变形、字体自动生成、汉字知识挖掘等提供了必需的基本信息.实验表明这种方法能够准确、有效地识别汉字笔画及其拓扑结构.     

基于注释改进动态需求跟踪的方法

需求跟踪为软件工程提供有力的支持,然而人工建立需求跟踪关系费时费力,存在着成本过高,难以维护等问题.动态需求跟踪运用信息检索等技术,自动化建立需求文档和工作产品的跟踪关系,但在跟踪精度等方面仍然存在问题.在现有的动态需求跟踪方法基础之上,分析了需求动态跟踪精度问题产生的原因,提出了使用代码注释辅助动态需求跟踪的方法,改进了需求动态跟踪工具,并通过实验验证了方法对于动态需求跟踪效果的改进.     

视频运动目标跟踪方法研究

视频运动目标跟踪属于计算机视频模块的重点研究内容,具备较大的应用前景。随着各种新技术融合到目标跟踪方法中,其跟踪准确性得到提升。受到目标形变、遮挡以及尺度变化影响,跟踪失败的问题也时有发生。为了改进视频运动目标跟踪方法,本文系统的阐述了当前视频运动目标跟踪方法的类型,从算法设计流程着手,给出关于视频运动目标跟踪方法的具体设计框架,对未来算法发展方向进行了展望。     

基于边界跟踪SAR图像机场跑道检测方法

本文针对机场跑道成像的线状结构和高灰度值的特征,提出了一种从SAR图像中检测机场跑道的方法.具体介绍了用跑道特征检测算子检测跑道边缘和基于边界跟踪的直线提取方法.实验结果表明,该算法有效地克服在边缘检测和直线提取过程中的噪声影响,提高了检测的速度和准确性.     

高速公路中的行车道检测和车辆跟踪

提出了一种有效的高速公路检测和多车辆跟踪视觉系统.该系统主要模块包括道路检测、基于二维模型的车辆跟踪器(近距离车辆的矩形模型和远距离车辆的U形模型)、启发式车辆检测、系统协调器.在系统中,跟踪器的动态产生和终止优化了系统的计算资源.另外,系统利用鲁棒性估计技术提高了道路检测的性能.车辆的跟踪是采用三参数状态空间的多边形拟合技术来实现的.本文采用了PETS2001提供的图像序列测试了系统有效性,在Pentium Ⅲ 450MHz PC 上系统的处理速度为平均每帧12毫秒.     

机动目标的跟踪与反跟踪

以WGS－84标准的地心坐标系作为统一坐标系,通过建立机动目标的跟踪模型,实时预测机动目标的轨迹,并提出了机动目标的跟踪与反跟踪策略。首先考虑了单目标跟踪问题,提出了基于改进的MeanShift算法的目标跟踪模型,使用此模型提取聚类点,并对这些聚类点进行B样条曲线拟合,得到光滑的航迹。其次考虑了两目标跟踪问题,建立了基于最近邻及改进MeanShift算法的目标跟踪模型,利用最小二乘法对航迹数据进行二次曲线拟合,分析机动目标加速度变化规律,并通过判断拟合曲线上的点与球面位置关系,提出了两种着落点预测方法。最后分析了机动目标如何反雷达跟踪的问题,提出了反跟踪策略。     

基于太阳光照模型的最大功率点跟踪算法

根据实际单体光伏电池特性和电气参数,提出一种利用MATLAB中曲线拟合工具箱结合光照强度数据模拟光照强度变化的方法,该仿真模型能够准确地反映光照强度变化情况;文章主要对某地春季一天实际光照强度变化数据进行分析,建立了全天光强时间模型;并依据此模型绘制了短时间内光照发生突变时的功率时间曲线;同时分析并利用工程上四种常用的最大功率点跟踪方法对发生跳变时的曲线进行了matlab仿真跟踪试验,比较了在局部光照变化阶段和不同步长时各种跟踪方法的跟踪效果;仿真结果表明,在该光照模型下可以很好地实现各种方法的最大功率点跟踪但跟踪效果有所差异。     

基于像素跟踪拟和的扫描图数字曲线识别

针对传统矢量化算法在识别扫描图时识别效率不高的问题,使用稀疏像素遍历的跟踪拟和算法进行扫描图数字曲线识别。该算法以改进的正交像素跟踪方式获取图元区域关键点数据,通过相应的拟和公式实现直线段、圆和圆弧等数字曲线的提取。实验结果表明,相比传统矢量化算法,该算法在时间复杂度和空间复杂度方面具有较大优势。     

一种无人机自主着陆视觉跟踪方法

视觉导航是利用图像信息进行飞机定位的,在无人机着陆过程中,为使机载传感器能始终追踪到机场跑道,提出了一种基于摄像机姿态与变焦控制的视觉跟踪方法;该方法通过调节摄像机姿态来追踪目标特征点,使目标特征点尽量位于成像平面的中心,然后根据无人机与机场跑道的距离,适时的调节焦距,以保证图像特征点完全位于图像平面内;实验结果表明,该法能很好地控制摄像机姿态角,使目标特征点位于图像中心附近,达到很好的跟踪效果;且该法操作简单,不需要增加图像处理的难度,实时响应速度快,可以满足工程需要。     

矿井提升机节能运行的行程控制方法

针对目前矿井提升机采用S形速度曲线进行行程控制时最大速度、加速度、急动度都是根据《煤矿安全规程》和专家经验给出固定值而导致提升机运行能耗较大的问题,提出了一种矿井提升机节能运行的行程控制方法。分析了矿井提升机S形速度曲线的数学模型;给出了矿井提升机1次提升能耗关于提升机运行速度权重和加速度的表达式;利用模拟退火-遗传算法求解提升机1次提升能耗最小时的提升机运行速度权重和加速度,进而确定提升机运行最大速度、提升周期、急动度等S形速度曲线参数,利用该确定的S形速度曲线来控制提升机行程。仿真结果表明,该方法可降低提升机运行能耗9.14%,达到节能目的。     

视觉引导的机器人曲线跟踪系统

曲线跟踪是在视觉引导下机器人运动控制的一种典型应用。该文介绍了一种实用的视觉引导机器人曲线跟踪系统。在该系统中,机器人可以在视觉系统的引导下跟踪平面上的任意曲线。视觉系统能够完成自动标定、自动识别曲线、跟踪控制等功能。该系统具有算法简单,实用性和稳定性强等特点,其跟踪速度和精度都在实验中取得了较为满意的结果。     

遥感影像分割边界的平滑方法

为了解决遥感影像分割对象边界的“栅格现象”问题,获取相对真实的分割地物对象边界,提高后续分类精度,提出了一套完整高效的平滑方法.该方法的主要流程是:对分割后所得到的每个对象的边界进行按节点拆分;对每个边界段进行断点筛选等预处理;再通过DP算法提取代表边界信息的特征点;使用3次B样条拟合所得到的特征点,完成边界平滑.实验结果表明,该方法能够获得满意的平滑效果.     

手形特征点定位方法

针对特征点定位的准确性影响识别精度,提出手形特征点的定位方法。首先采用基于直线拟合的方法确定手指的指尖点,然后基于方向跟踪的方法定位手指指根点,最后细定位指根点。基于特征矢量匹配算法的识别结果表明,人工测量识别率为84.62%,自动定位的识别率为84.35%。该方法能准确提取手形特征,具有可行性。