自然手写汉字FS识别法

提出联机识别自然手写汉字的FS识别法。在剖析五笔字根结构和编码原则基础上,对五笔字根作适应性改造,将键盘输入技术与联机识别技术有机融合的一种识别体系。在多库识别体系中首次采用层间分级技术。分析和实验表明：充分考虑了自然手写汉字书写习惯和结构特征,系统有较高稳定性。     

手写汉字的集群识别

为了降低单个汉字的分辨率,论文分析了通用的汉字识别模型,并在此基础上建立了适于多字识别的集群识别模型。为了充分论证集群识别模型的观点,本文从理论证明和实验两方面获得支持根据。实验结果表明基于多字识别模型的集群识别能可靠提高对连续文字的识别效果,是手写汉字识别中很有希望的发展方向。     

基于神经网络的相似汉字识别的研究

在计算机文字识别中相似汉字识别是一个难题, 我们对Hopfield人工神经网络加以改进, 提出了一种新的HNN网络模型, 并用它来识别相似字, 取得了良好的效果, 为相似汉字识别探索了一条新路。     

离线手写汉字识别的并行实现

汉字识别属于大类别模式识别问题,用并行算法可望提高在单机环境下识别离线手写汉字图象的运行速度,提出了一种汉字识别算法的并行设计方案,并针对它在ＰＶＭ环境下运行结果进行了性能分析。     

结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别

手写体汉字识别技术中如何解决复杂的大类别识别问题,是汉字识别中的一个难点。该文介绍了基于笔划的手写体汉字特征抽取方法,提出了一种基于预分类的神经网络汉字识别方法,该方法用一个传统的距离分类器先对汉字进行预分类,神经网络根据预分类结果进行有选择的训练和识别,能有效解决神经网络大类别模式识别中的训练和分类问题,学习时间很短,识别效果较理想。     

不规则数码脱机识别技术

在人类手写数码识别中，脱机不规则数码的识别是识别算法中比较难解决的问题．本文提出的一种识别方法，将笔道密度识别算法和层次特征识别算法相结合，对不规则数码脱机识别起到了十分有效的作用．在对0一9共10个数码，用多种方法手写，经扫描、二值化、平滑、边缘跟踪、压缩、细化等处理后，它的识别正确率在90％以上，达到了很好的效果．     

基于整形特征和模糊识别的手写体汉字识别

针对以往手写体汉字识别方法的形近字准确识别率低、实现过程复杂和运算速度慢等不足,提出了一种比较简单和快捷的手写体汉字识别方法.该方法首先提取汉字整形特征,再按照笔顺进行编码,然后建立标准样本识别库,最后融合模糊模式识别方法以进行汉字识别.实验结果证明,该方法较好地解决了目前形近字的识别率低等问题,实现了以较快的速度和较高的准确率进行手写体汉字的在线识别.     

对联机手写汉字识别技术的研究——实现笔画识别

联机手写汉字识别(OLCCR)，是指用笔在图形输入板上写字，人一边写，机器一边认，是一种方便的汉字识别手段。在各种自动识别输入的方法中，OLCCR是能够代替或部分代替人工编码输入的惟一可能的方法。识别中主要是两方面的问题：建立汉字识别库和手写板上笔画轨迹的识别。文中就第二方面即手写笔画识别的问题进行了全面的研究，采用笔画基元帮助分析笔画轨迹，并用可视化编程工具Visual C 6.0实现了基于这种方法的笔画识别过程。     

基于整形特征和模糊识别的手写体汉字识别

针对以往手写体汉字识别方法的形近字准确识别率低、实现过程复杂和运算速度慢等不足,提出了一种比较简单和快捷的手写体汉字识别方法。该方法首先提取汉字整形特征,再按照笔顺进行编码,然后建立标准样本识别库,最后融合模糊模式识别方法以进行汉字识别。实验结果证明,该方法较好地解决了目前形近字的识别率低等问题,实现了以较快的速度和较高的准确率进行手写体汉字的在线识别。     

一种手写汉字识别结果可信度的测定方法及应用

提出一种新的手写汉字识别结果可信度的测定方法．该方法将各种识别结果的正确率作为测定识别结果可信度的绝对尺度，以各候选字的相对邻近度为基础定义了测定可信度的一种新的相对尺度，并将这两个绝对尺度和相对尺度相结合来全面测定可信度．通过基于HCL2000数据库的测试和在银行票据OCR系统中的实际应用，证明了这种方法的有效性．     

一种联合语种识别的新型大词汇量连续语音识别算法

提出了一种联合语种识别的新型大词汇量连续语音识别(Large vocabulary continuous speech recognition, LVCSR)算法,并构建了实时处理系统. 该算法能够充分利用语音解码过程中收集的音素识别假设,在识别语音内容的同时识别语种类别.该系统可以应用于多语种环境,不仅可以以更小的系统整体计算开销替代独立的语种识别模块,更能有效应对在同一段语音中混有非目标语种的情况,极大地减少由非目标语种引入的无意义识别错误,避免错误积累对后续识别过程的误导.为将语音内容识别和语种识别紧密整合在一个统一语音识别解码过程中,本文提出了三种不同的算法对解码产生的音素格结构进行调整(重构):一方面去除语音识别中由发音字典和语言模型引入的特定目标语种偏置,另一方面在音素格中包含更加丰富的音素识别假设.实验证明, 音素格重构算法可有效提高联合识别中语种识别的精度.在汉语为目标语种、汉英混杂的电话对话语音库上测试表明,本文提出的联合识别算法将集外语种引起的无意义识别错误减少了91.76%,纯汉字识别错误率为54.98%.     

工程扫描图象的骨架提取和识别技术综述

目前有很多工程图纸处理和识别算法,比如基于细化的识别算法,基于结构的识别算法,正交方向搜索（ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＺｉｇ－Ｚａｇ）识别算法,轮廓匹配识别算法等,结合自己的工作对当代典型识别算法进行了分析和探讨并提出了自己的新的观点和方法。     

基于MATLAB GUI 的虹膜识别算法测试平台

虹膜识别是一种重要的利用生物学特征进行的身份识别技术,针对虹膜识别人们已经提出了许多算法,但如何比较、评价各种算法,还没有一个统一的标准和测试平台,为此该文建立了一个虹膜识别算法的MATLAB图形用户界面（GUI）,给出了建立虹膜数据库应该考虑的问题。在该平台下,可以对虹膜识别的有关问题进行研究。对同一个虹膜数据库进行实验,可以获得不同算法的性能指标比较。该平台除了提供统一的操作界面进行各种算法比较研究外,还可以允许用户对新算法进行实验研究。结果表明,该平台能够实现各种算法的集中管理,并输出可视实验结果,很方便进行虹膜识别算法的研究和比较。     

分时电表表盘数字读数的自动识别系统

研究了分时电表表盘数字的自动识别，它是电表误差分析系统的关键所在。识别工作包括平段和谷段整数和小数数字的识别，难点在于刻度轴歪斜、半个字符的识别，以及刻度对应的小数值的推算。该文构建了一个完整的分时电表表盘数字自动识别系统。该系统以二值化、投影算法、开闭运算、边缘提取、Hough变换等一系列算法作为预处理，提出了整字和非整字两种识别算法。针对300帧现场采集的电表图像，该系统获得了单字正确识别率998％和整表正确识别率97．3％的结果，表明该系统具有较强的鲁棒性。     

交通标志识别方法综述

交通标志识别对于车辆安全行驶具有重要作用，特别是针对存在光照变化和遮挡的情况，准确性高、实时性好的交通标志自动识别亟需解决。对交通标志的检测和交通标志的识别分别进行了综述，给出了它们的原理、步骤、特点和性能，以及进行算法研究常用的交通标志数据库。相比于传统的特征检测和识别方法，采用深度学习有助于解决光照变化、部分遮挡等情况下的交通标志识别难题，是今后自动驾驶和无人驾驶性能提升的主要途径。     

几种拐点不变量及其在目标识别中的应用

拐点不变量是局部不变量的一种,广泛应用于缺损目标识别。介绍了三种拐点提取方法,分割融合算法,Ｈｏｕｇｈ变换和广义拐点方法。它们具有旋转,平移,尺度不变形,利用它们对４类缺损目标图象进行识别,取得了较好的结果。     

一种用于大规模模式识别问题的神经网络算法

许多实际的模式识别问题如对手写体汉字的识别,都属于大规模的模式识别问题.目前,传统的神经网络算法对这类问题尚无有效的解决办法.在球邻域模型的基础上提出一种可用于大规模模式识别问题的神经网络训练算法,试图加强神经网络解决大规模问题的能力,并用手写体汉字识别问题检验其效果.实验结果揭示了所提算法是解决大规模模式识别问题的一个有效且具有良好前景的方法.     

人脸识别在退休金身份认证中的应用

针对传统方法提供的身份证明时效性差、易伪造、识别过程复杂等缺陷,利用人脸图像具有唯一性、稳定性和不需要接触等优点,提出一种基于人脸识别技术的退休金身份认证算法。通过对退休人员人脸进行实时采集,并与服务器人脸库予以匹配,实现退休人员身份真伪判断。将该算法应用于退休金身份认证系统,结果表明,该算法可提高退休金身份认证的准确率,有效阻止身份造假行为。     

钞币面值和真伪的快速识别算法的研究

根据从传感器采集来的信号的特点,提出了在验钞系统中进行鉴伪和面额区分的模式识别算法,并详细阐述了算法的整个实现过程。为了识别钞票面额,采用了信号模板匹配的方案。为了鉴别钞票的真伪,应用了统计模式识别技术,并给出了进行真伪钞判别的线性函数。该算法已经应用到嵌入式系统当中,结果表明:并具有快速,准确,有效等优点,并具有非常好的市场应用前景。     

边缘检测在外耳识别技术中的应用

外耳识别技术是一种新的生物个体识别技术 ,有它自身的应用范围和特点 ,以其为应用背景 ,比较了Canny算子、Sobel算子等边缘处理技术之后 ,从区分图像边缘类型视觉与算法角度出发 ,提出了一种基于外耳识别技术的边缘检测的实用方法 ,具有一定实际应用价值。