联机手写公式中字符的切分与识别

提出了联机手写字符切分算法.通过基于规则的笔划合并和笔划块切分将笔划合并成字符块,在此基础上,采用动态规划算法,利用字符块的间距、外接框重叠信息、笔划复杂度以及字符识别信息,寻找出最优的切分路径.实验证明,算法对于一维简单数学公式和二维复杂数学公式的切分都有着比较好的效果.     

核电站电缆的老化评估研究

通过库存电缆的热老化,研究老化导致电缆护套材料的机械性能、阻燃性能及抗氧化性能的变化,建立老化与性能之间的关联,评估在役电缆的运行状态。     

一种提取印刷体汉字部首的新方法

本文提出了一种利用关键构件提取印刷体汉字部首的新方法.该方法先将部首分解为若干关键构件,由这些关键构件及它们之间的相对位置关系组成部首的特征,然后根据部首的特征来设计分类树,利用分类树把待识汉字的部首提取出来.采用本方法提取部首,不会受部首大小的影响,也不会受部首与字中其它部分笔划粘连的影响,而且与笔划的粗细无关.本方法在提取关键构件时引入了数学形态学的算法,可以实现并行运算.对传真机输入的二级印刷体宋体汉字(6763个)进行了实验,提取部首的正确率达98.6％.     

互联网模式下室内软装设计的基本思路探讨

社会经济和科学技术的发展让人们的生活水平有了很大提升,同时生活方式和生产方式都发生了很大变化。互联网自诞生以来,不论是从生活方面,还是从生产方面都给人们带来了极大的便利,这也是互联网能够快速发展的一个重要原因。在经济发展的现代社会,城市化发展的步伐也不断加快,人们在追求建筑基本功能的同时,对室内设计有了更高的要求,因此互联网模式下的软装修设计应运而生。软装修设计能够给人以美的享受,符合现代人的审美需求,与传统的室内设计方式不同,室内软装修为设计行业注入了新鲜血液,同时也给其带来了巨大影响和发展机遇。文章主要对互联网模式下室内软装修设计的基本思路进行探讨。     

基于最小代价的多分类器动态集成

本文提出一种基于最小代价准则的分类器动态集成方法．与一般方法不同,动态集成是根据“性能预测特征”,动态地为每一样本选择最适合的一组分类器进行集成．该选择基于使误识代价与时间代价最小化的准则,改变代价函数的定义可以方便地达到识别率与识别速度之间的不同折衷．本文中提出了两种分类器动态集成的方法,并介绍了在联机手写汉字识别中的具体应用．在实验中使了３个分类器进行动态集成,因此,得到７种分类组合．在预先定义的代价意义下,我们比较了动态集成方法和其它７种固定方法的性能．实验结果证明了动态集成方法的高灵活性、实用性和提高系统综合性能的能力．     

基于HMM的汉语文本识别后处理琛

本文用ＨＭＭ描述汉语文本识别后处理,将汉语语言和单字识别这两个概率模型结合起来,以充分利用单字识别器提供的信息。语言模型的参数由语料库统计得到：单字识别模型的参数为条件概率,经理论分析,它要转化为后难事概率来求解。在分析训练样本集单字识别结果的基础上,提出一种统计方法估计候选字的后验概率。ＨＭＭ在脱机手写体汉语文本识别中的实验表明,后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后验概率的精确估计。     

基于人物关系分析的视频自动摘要算法

为了更好地反映视频中的语义内容,在系统总结已有的基于低层特征的视频自动摘要算法的基础上提出了两种基于人物关系分析的新摘要算法,即适应于快速预览需求的One-Shot摘要算法和适应于个性化定制需求的用户自适应摘要算法。与已发表的大部分基于低层特征的视频摘要算法相比,提出的这两种摘要算法能够更好地反映视频中的语义信息。在实际电影视频数据上的实验结果证明了所提算法的有效性。     

一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器（modified quadratic discriminant function,MQDF）作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR—HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14．3％．8．1％和19．5％．     

一种利用逻辑回归模型的候选字可信度估计方法

汉字识别中,候选字可信度是对识别结果正确性的一种量化估计.从统计学的角度出发,提出一种利用逻辑回归模型LRM的候选字可信度估计方法.首先介绍LRM的基本原理;然后分别给出LRM估计首选字可信度及非首选字可信度的方法;最后给出候选字可信度在识别率估计和识别后处理中的应用实例.脱机手写汉字识别中的实验结果表明了LRM估计候选字可信度的有效性.     

复杂彩色文本图像中字符的提取

从复杂彩色文本图像中提取和识别字符已经成为一个既困难又有趣的问题。本文给出了一个具有创新性和实用性的区域生长算法用于彩色图像的分割:彩色图像游程邻接算法CRAG(color run-length adjacency graph algorithm)。我们将该算法用于彩色文本图像,首先得到图像的彩色连通域,再对这些连通域的平均颜色进行颜色聚类,可得到若干个聚类中心,然后根据不同的颜色中心将图像分为相应的彩色层面,最后通过连通域分析判断所需的文字层。该生长算法修改并扩展了传统的BAG算法,并将其运用于彩色印刷体文本图像中,充分利用了彩色图像的颜色和位置信息。实验结果表明新的方法能很好的从彩色印刷图像中提取多种常见的艺术字,并具有较高的提取速度,同时保留了文字和背景图像的原始色彩,便于将来的图像恢复。