用于字体识别的Gabor滤波角度GA优化方法

Gabor滤波角度对字体识别结果有重要影响,由于字体纹理与自然纹理的不同,现有的Gabor滤波器角度参数不适于提取字体纹理的有效特征。基于字体纹理的多变性,该文提出使用遗传算法通过对字体纹理的学习优化滤波角度参数,使之能够适应字体纹理的特点,以提高识别率。通过对常用的4种字体899块字体纹理样本的测试表明:遗传算法能够找到适合字体识别的角度参数,使用新的角度参数减少了识别时间,提高了字体识别率。     

基于统计特征的数学公式抽取方法的研究

在分析公式特征的基础上，提出了一种将Parezen窗和Bayes分类规则相结合的公式抽取方法。对于孤立式公式采用改进后的Parzen窗方法将其从文档中抽取出来，对于内嵌公式通过Bayes分类规则将其从文本行中抽取出来。实验表明，这种抽取方法对中文文档具有较好的适应性和较高的成功率。     

基于VGG网络的古籍版面图像差异性比较方法

针对传统特征提取方法在对古籍文字图像进行匹配时准确率较低,从而影响古籍版面图像差异性比较准确性的问题,提出基于VGG(Visual Geometry Group)网络的古籍版面图像差异性比较方法。该方法首先由VGG网络模型利用构建的差异性文字图像库进行训练得到卷积神经网络分类器;其次,对版面图像进行文字切分得到单字图像,将其输入到分类器中获取有效的字符级比对结果;最后,利用该结果,并对滑动窗口比较算法加以改进,利用键值对形式的数据结构来存储比较位置和比对结果,通过对比较位置进行映射的方式,避免比较过程中重复位置文字的二次比对问题,最终得到待比对的2幅古籍版面图像的文字差异位置并予以标记,以便于文献版本学研究。在对不同阁本《四库全书》版面图像的实验中,其标记准确率为89.7%,表明该方法有效提高了版面图像差异性比较的准确性。     

基于Parzen窗的印刷文档数学公式抽取的研究

数学公式抽取是公式识别的首要步骤,目前相关的研究还很欠缺。针对印刷文档中数学公式的抽取展开了研究,提出了一种Parzen窗和启发式规则相结合的公式抽取方法。对于孤立式公式采用Parzen窗方法将其从文档中抽取出来,对于嵌入式公式采用启发式规则将其从文本行中抽取出来。实验表明,这两种抽取方法的结合取得了较好的效果。     

WEB主题检索的性能优化设计

Web主题检索是信息检索领域一个将采集技术与过滤方法结合的新兴方向,也是信息处理领域的研究热点。针对现有主题检索系统在Web页面文本的主题相关性判断和Spider搜索策略方面存在的问题,引入两个性能优化方案,即利用信息抽取技术,提出了一种基于模式集的主题相关性判断方法来提高主题判断准确度;针对pagerank在主题检索中存在的不足,引入基于增强学习的页面评估算法,提出了Web环境优先的搜索策略。最后根据实验结果评估两个算法的性能。     

基于TWAIN协议扫描仪接口参数的自动调整

介绍了图像输入设备和应用程序之间的标准通讯协议TWAIN的基本原理和结构,说明了在图片输入过程中TWAIN相关软件的工作流程与状态.应用此标准,在VC 6.0环境下实现数据传输过程,它可以方便地在应用程序中加入图像获取功能.目前,在此方面只实现了简单的输入功能,这里通过对扫描参数进行适当的自动调整,来减少因扫描参数设置不当而影响扫描图片质量的问题.实验结果表明,引入灰度直方图方法后极大地提高了扫描图片的清晰度.     

基于分层图像融合的虚拟视点绘制算法

针对虚拟视点绘制过程中出现的重叠和空洞问题,提出一种新的虚拟视点绘制算法.通过形态学操作对三维图像变换后出现的空洞进行膨胀来消除伪影瑕疵,根据深度信息对左、右虚拟视点图像进行前景和背景分割,利用线性加权法对分割后的前景图像和背景图像进行分层融合解决像素重叠问题,对分层融合后的背景图像进行空洞填充并与前景图像融合得到虚拟...     

倾斜式投影作为前端和模型库分类作为后端的三维模型识别方法

对于模型到模型(shape-to-shape)的识别,已有的多视图方法由于存在信息缺失问题,使得其作为2D卷积神经网络的前端会导致错误的学习,并且使用SVM作为后端会保留这些错误信息,从而增大分类工作的困难.通过改进多视图的投影方法和三维模型分类的方法提高分类精度和效率.使用倾斜式的角度可以最大程度捕捉信息,增大模型与...