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1.
针对传统的图像仿射配准(Affine image alignment, AIA)算法无法有效兼顾算法效率和鲁棒性的问题, 提出了一种快速鲁棒的新仿射配准算法---主动漂移矫正(Active drift correction, ADC)算法用于跟踪视频运动目标. 该算法的基本思想是: 通过引入一个漂移矫正项, 来改进传统算法的目标能量函数, 使算法具备抗漂移的能力, 从而提高算法的鲁棒性. 改进后的算法不需要传统算法中为增强鲁棒性而采用的许多复杂措施(如: 被动漂移矫正). 实验结果表明: 本文提出的算法简单、有效, 在不必牺牲算法效率和复杂度的条件下, 可以获得比传统算法更好的鲁棒性. 相似文献
2.
3.
本文从血液综合信息管理系统(BIMIS)开发的实际出发,详细论述了BIMIS设计的原则,思想、方法以及BIMIS实现的主要功能,介绍了字符识别、电子影像档案,指纹识别、二维码等关键技术在BIMIS中的应用,BIMIS实现了对血站整个业务的计算机管理、使血站在管理流程上统一、简便、高效。 相似文献
4.
身份认证系统的设计与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
身份认证就是通过特定手段对用户所声称的身份进行认证的过程,它是实现网络安全的重要机制.本文介绍了动态口令身份认证的实现原理,并在著名的Schnorr身份认证协议的基础上.用Java语言设计并实现了一个动态口令身份认证系统. 相似文献
5.
6.
基于集成RBF神经网络的小类别手写体汉字识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
该文介绍了RBF神经网络的模型,讨论了RBF网络分类器的机理和特点,提出了一种集成RBF神经网络并应用于小类别手写体汉字识别系统的设计,采用了组合重心分解网格特征方法来提取汉字特征,设计了遗传进化隐层节点自生成算法用于RBF的训练。实验表明该小类别手写体汉字识别系统有很高的识别率,具有一定的实用推广价值。 相似文献
7.
8.
基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别 总被引:3,自引:1,他引:3
以信息融合技术为基础,提出了一种新的基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别方法。该方法通过提取字符图像不同机制的4个互补特征,组合形成6个融合特征,利用优化的BP神经网络算法,对多融合特征进行识别分类,然后用神经网络对6个识别结果进行融合决策.实验结果表明,新的融合识别方法能有效提高识别率,并具有较高的系统可靠性。 相似文献
9.
特征融合用于手写体汉字识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征.讨论了RBF网络分类器特性,结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个小类别手写体汉字识别系统.实验表明,该系统可行和有效. 相似文献
10.