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。     

离散数据拟合模型的研究与实现

最小二乘支持向量机引入到离散数据拟合中,代替传统的最小二乘法解决离散数据拟合问题。推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的离散数据拟合模型,并对电机数据拟合进行了研究。结果表明,最小二乘支持向量机拟合离散数据比最小二乘法精度更高、拟合效果更好。     

通过最小二乘拟合方法删除神经网络的隐节点

提出了一种基于隐节点输出行向量的最小二乘拟合来删除神经网络隐节点的方法。它分成两步,首先分析隐节点输出行向量的正交投影间的关系,通过最小二乘拟合找出可以最准确地被其它隐节点输出行向量表达的隐节点输出行向量,然后将该隐节点的作用利用最小二乘拟合系数进行纵向传播分摊到其它隐节点。最后删除该隐节点,并进行再训练,实验结果表明再训练所需时间很短,因而它的实用性很强。     

通过最小二乘拟合方法删除神经网络的隐节点

提出了一种基于隐节点输出行向量的最小二乘拟合来删除神经网络隐节点的方法.它分成两步,首先分析隐节点输出行向量的正交投影间的关系,通过最小二乘拟合找出可以最准确地被其它隐节点输出行向量表达的隐节点输出行向量,然后将该隐节点的作用利用最小二乘拟合系数进行纵向传播分摊到其它隐节点.最后删除该隐节点,并进行再训练,实验结果表明再训练所需时间很短,因而它的实用性很强.     

基于JavaScript技术在最小二乘法拟合上的实现

本文提出了一种基于JavaScript脚本语言实现最小二乘法拟合的方式,通过转置矩阵、逆矩阵等相关矩阵运算,得到结果向量,即可求出需要的系数常量。实验采用自由落体原理公式进行数据拟合,最后得到的g值精确度达到小数点后15位,符合预期目标。这种在客户端浏览器实现最小二乘法拟合的方式使考研人员摆脱了安装专门软件的繁琐,使实现矩阵运算、最小二乘法拟合变得简单。     

基于改进的PCA-LS-SVM的软测量技术及应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比,失去了"稀疏性",最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题;主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明,该改进的PCA- LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。     

使用多段Bezier曲线模型的地质等值线光滑算法

在等值线自动生成过程中,如果仅仅将追踪到的等值点依次用线连接起来,那么将会生成一幅折线式的等值线图。文章提出使用多段三次Bezier曲线拟合模型对得到的等值线进行拟合,首先利用三次Bezier曲线的拟合公式和最小二乘法得到首段Bezier曲线的四个控制点,然后依据Bezier曲线拼接的光滑条件和首段Bezier曲线的控制点,再次使用最小二乘法得到次段Bezier曲线的四个控制点,依此类推,从而得到由多段Bezier曲线组成的光滑的等值线图。除此之外,本文给出构建网格较小情况下的多段Bezier曲线拟合模型特例。实验结果证实,本文提出的方法易理解,可行性好,光滑效果显著。     

基于几何距离准则的新数据拟合方法

基于最小二乘法准则的传统数据拟合方法对自变量为随机变量的向量数据拟合效果不理想。有鉴于此,本文提出几何距离平方和最小的新数据拟合标准,给出基于新标准下的新数据拟合方法,同时给出数据拟合参数求解的优化算法。仿真实验表明,在用于自变量为随机变量的向量数据拟合时,用新数据拟合方法的拟合精度比用最小二乘法的拟合精度要高。     

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力.     

基于改进的PCA—LS—SVM的软测量技术及应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题，提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法，建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比，失去了“稀疏性”，最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题；主元分析方法的引入，有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明，该改进的PCA—LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。     

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。     

触摸屏手写汉字笔画的笔力模糊评价

该文以触摸屏手写汉字为例,提出了一种分析手写汉字笔力的模糊方法,并通过笔力分析实现对触摸屏上手写汉字的书写质量评价。该方法首先通过提取手写模板字中笔画的关键点信息进行隶属度计算,建立模糊模板矩阵,然后将实写汉字的隶属度与模板隶属度数据进行贴近度计算得出综合的笔力评价。实验表明,该方法的评价效果具有较强客观性、鲁棒性,也可推广到其他文种。     

一种女书手写字符规范字形自动生成方法

中国女书是具有鲜明民族特色的文字,目前国内还没有公认的女书规范字库。针对手写体文字规范化字体生成过程多采用人工修正方式、效率低下的现状,该文设计了一种女书手写字符规范字自动生成方法。基于手写文字样本,提取其单像素骨架,并结合字符轮廓信息进行骨架畸变点校正;然后提取骨架特征点和笔段,根据笔段连通性和交角情况建立笔段关联矩阵;基于笔段关联矩阵由笔段恢复笔画,获取笔画路径关键点序列;最后基于三次Bezier曲线重绘字符笔画并均匀加粗,形成笔画粗细一致、平滑无毛刺、无畸变的规范字体。实验结果表明,该方法自动便捷,效果良好,效率优于人工方式,经改进后可以推广到其他手写字符的规范化过程。     

B-spline surface fitting based on adaptive knot placement using dominant columns

By expanding the idea of B-spline curve fitting using dominant points (Park and Lee 2007 [13]), we propose a new approach to B-spline surface fitting to rectangular grid points, which is based on adaptive knot placement using dominant columns along u- and v-directions. The approach basically takes approximate B-spline surface lofting which performs adaptive multiple B-spline curve fitting along and across rows of the grid points to construct a resulting B-spline surface. In multiple B-spline curve fitting, rows of points are fitted by compatible B-spline curves with a common knot vector whose knots are computed by averaging the parameter values of dominant columns selected from the points. We address how to select dominant columns which play a key role in realizing adaptive knot placement and thereby yielding better surface fitting. Some examples demonstrate the usefulness and quality of the proposed approach.     

三维虚拟环境中的书法创作

为了充分利用数字化技术促进书法艺术的教学和发展,提出并实现了虚拟化书法创作系统.首先构建基于三角网格的毛笔虚拟模型;然后通过常用曲线拟合笔画书写路径,并在笔画路径上指定关键帧,以表现书写时毛笔在相应位置上的节奏快慢和提、按、顿、挫等状态;最后实时绘制书法作品并渲染书写过程.用户可以随意用文中系统进行书法创作,在三维环境中逼真地展示书法创作的全过程.实验结果表明,所构建的毛笔虚拟模型计算量小、实时性强,创作效果与真实毛笔的书写效果非常接近.     

Global methods for stroke segmentation

Two methods for stroke segmentation from a global point of view are presented and compared. One is based on thinning methods and the other is based on contour curve fitting. For both cases an input image is binarized. For the former, Hilditch's method is used, then crossing points are sought, around which a domain is constructed. Outside the domain, a set of line segments are identified. These lines are connected and approximated by cubic B-spline curves. Smoothly connected lines are selected as segmented curves. This method works well for a limited class of crossing lines, which are shown experimentally. In the latter, a contour line is approximated by cubic B-spline curve, along which curvature is measured. According to the extreme points of the curvature graph, the contour line is segmented, based on which the line segment is obtained. Experimental results are shown for some difficult cases. Received October 31, 1998 / Revised January 12, 1999     

基于极小化二阶导矢确定节点

构造参数拟合曲线的关键问题之一是为每个数据点指定一个参数值（节点）。提出了一种确定节点的新方法。对于每个数据点,新方法由相邻的三个数据点构造一条二次多项式曲线,二次曲线的节点通过极小化其二阶导矢的平方确定。两个相邻数据点间的节点区间由两条二次曲线确定。为使节点计算公式能有效反映出相邻数据点的变化情况,新方法改进了修正弦长方法并应用于节点计算。新方法是一个局部化方法,因此适合于曲线曲面的交互设计。实验结果说明,新方法比其他节点计算方法有效。     

融合图像显著性与特征点匹配的形变目标跟踪

目的 针对目标在跟踪过程中出现剧烈形变,特别是剧烈尺度变化的而导致跟踪失败情况,提出融合图像显著性与特征点匹配的目标跟踪算法。方法 首先利用改进的BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）特征点检测算法,对视频序列中的初始帧提取特征点,确定跟踪算法中的目标模板和目标模板特征点集合;接着对当前帧进行特征点检测,并与目标模板特征点集合利用FLANN（fast approximate nearest neighbor search library）方法进行匹配得到匹配特征点子集;然后融合匹配特征点和光流特征点确定可靠特征点集;再后基于可靠特征点集和目标模板特征点集计算单应性变换矩阵粗确定目标跟踪框,继而基于LC（local contrast）图像显著性精确定目标跟踪框;最后融合图像显著性和可靠特征点自适应确定目标跟踪框。当连续三帧目标发生剧烈形变时,更新目标模板和目标模板特征点集。结果 为了验证算法性能,在OTB2013数据集中挑选出具有形变特性的8个视频序列,共2214帧图像作为实验数据集。在重合度实验中,本文算法能够达到0.567 1的平均重合度,优于当前先进的跟踪算法;在重合度成功率实验中,本文算法也比当前先进的跟踪算法具有更好的跟踪效果。最后利用Vega Prime仿真了无人机快速抵近飞行下目标出现剧烈形变的航拍视频序列,序列中目标的最大形变量超过14,帧间最大形变量达到1.72,实验表明本文算法在该视频序列上具有更好的跟踪效果。本文算法具有较好的实时性,平均帧率48.6帧/s。结论 本文算法能够实时准确的跟踪剧烈形变的目标,特别是剧烈尺度变化的目标。     

Multilevel Robustness for 2D Vector Field Feature Tracking,Selection and Comparison

Critical point tracking is a core topic in scientific visualization for understanding the dynamic behaviour of time-varying vector field data. The topological notion of robustness has been introduced recently to quantify the structural stability of critical points, that is, the robustness of a critical point is the minimum amount of perturbation to the vector field necessary to cancel it. A theoretical basis has been established previously that relates critical point tracking with the notion of robustness, in particular, critical points could be tracked based on their closeness in stability, measured by robustness, instead of just distance proximity within the domain. However, in practice, the computation of classic robustness may produce artifacts when a critical point is close to the boundary of the domain; thus, we do not have a complete picture of the vector field behaviour within its local neighbourhood. To alleviate these issues, we introduce a multilevel robustness framework for the study of 2D time-varying vector fields. We compute the robustness of critical points across varying neighbourhoods to capture the multiscale nature of the data and to mitigate the boundary effect suffered by the classic robustness computation. We demonstrate via experiments that such a new notion of robustness can be combined seamlessly with existing feature tracking algorithms to improve the visual interpretability of vector fields in terms of feature tracking, selection and comparison for large-scale scientific simulations. We observe, for the first time, that the minimum multilevel robustness is highly correlated with physical quantities used by domain scientists in studying a real-world tropical cyclone dataset. Such an observation helps to increase the physical interpretability of robustness.