基于内容的大数据量商标检索系统

到目前为止，大数据量的图像检索依然是一个难题，提出了运行在一种大型数据库上的基于内容的快速的商标图像检索．首先，从商标图像中提取两种统计特征，然后采用概率主成分分析降维，生成特征字典一数据库中商标图像集的一个特征映射．在检索阶段，采用快速的层次检索来得到一个数目不定的候选集，再通过相关反馈进行不断的优化，将候选集的数目减少．直至符合检索要求．在国家商标局提供的30，0270商标图像上运行本系统，每一个查询时间不超过0．3秒．     

汉字串的模糊匹配算法

目前手写文稿的处理由于存在分割和识别的困难，很难达到实用的阶段。文章提出的算法是针对手写文稿的处理在信封检索系统中的具体应用而提出的，在假定信封地址行分割、识别有错误的前提下，从信封地址中识别出感兴趣的字符串。试验表明：运用该算法的系统，其检出率达到95％，误检率只有15％，取得了良好的效果。     

一种快速高效的去除剪切、旋转倾斜的方法

提出一种快速高效的用于OCR系统上的倾斜校正方法。将整页的倾斜分解为水平剪切和垂直剪切,分别作两次剪切倾斜校正,以二阶原点矩检测OCR图像的剪切倾斜角度,用行移动进行倾斜校正。字符经过倾斜校正后,变形小。实际使用证明它能够明显地提高OCR系统的性能。由于这种方法简单,速度快,因此很容易被集成到现有OCR系统中。     

基于小波变换和局部傅立叶变换的手写数字识别

小波变换和傅立叶变换在图像处理方面有着广泛的应用。该文在结合二者特点的基础上提出了一种新的基于小波变换和局部傅立叶变换的脱机手写数字特征提取方法。即对于一个输入的手写数字图像首先进行小波变换,依据小波变换后的子图像,分别提取他们的局部傅立叶变换后系数作为它们的特征。这样的特征既具有小波变换的多尺度分析的性能,又具有局部傅立叶变换能够很好地描述图像局部频域的特性。实验数据采用MNIST数据(美国国家标准与技术局收集),实验表明,该方法取得了较好的识别效果。