基于投影特征和模板匹配的车牌汉字识别算法

车牌自动识别算法中,汉字识别是识别的难点,也是车牌识别技术推广应用的瓶颈.目前车牌汉字识别算法主要有特征分析算法和模板匹配算法,特征分析算法受图像质量的影响比较大,模板匹配算法在识别率方面达不到实际应用要求.本文提出了逐级识别算法:首先利用投影法进行匹配,把可识别的字符挑选出来或进行分类.然后,利用字体和区域面积的比例进行筛选,对选出的字符进行模板匹配.通过实验证实:算法不仅速度快、鲁棒性好,匹配精度也很高.     

一种模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法

提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法。该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的优势,可有效地提高车牌字符的识别率、识别速度和识别系统的泛化能力。实验结果表明：大多数情况下,该方法的识别率超过90%,识别时间不超过1200ms,能有效地识别各种车牌中的字符,满足实际系统的要求。     

字符图像识别的分布加权模板匹配方法研究

使用标准模板匹配识别算法对图像中的字符进行识别时,图像中的背景噪声会导致识别准确率较低.为了提高识别准确率,提出一种基于分布加权的模板匹配识别算法,在获取图像与模板在对应的各个像素点上的匹配情况后,根据点间距分别对匹配点和不匹配点进行聚类,将聚集在一起的点划分到同一个分组中,根据聚类结果对不同组内的点设置不同的权重值,再计算图像与各个模板的匹配度,将匹配度最高的模板代表的字符作为识别的结果.实验结果证明,此算法提高了对有背景噪声的字符图像进行识别的准确率.     

一种有效的水表数字图像二次识别算法

针对远程水表抄表系统中的水表数字识别问题,提出一种有效的水表数字图像二次识别算法.在识别之前,先对水表图像进行前期处理以获得单个字符图像.基于模板匹配的思想,该算法首先将待识别字符与模板只进行有效信息区比较,得到一次识别匹配系数;然后进行基于数字字符特征的匹配,得到二次识别匹配系数,最后取2次匹配系数之和最大者为最佳匹配.对于半字识别,在变化字长模板匹配的基础上,提出匹配权重的概念,并结合上下半字连续这个先验知识,将待识别半字图片分别与各个模板匹配,取匹配系数最大者为最佳匹配.实验结果表明,所提方法简单有效且识别率很高,获得了满意的效果.     

气象传真图图题的识别

针对目前气象传真图种类识别人工干预,执行效率低的问题,提出了一种通过识别气象传真图图题来判断传真图种类的方法.首先获取图题在整幅气象传真图中的位置,然后利用投影、轮廓切分分离粘连字符方法完成对气象传真图图题字符的分离,最后通过提取字符特征量,采用模板匹配算法完成字符识别,从而确定出气象传真图的种类.该方法实现传真图类别的自动识别,避免人工干预,自动化程度高,应用于气象传真图数字处理系统,取得较好的识别效果.     

数字图像的不变特性与特征提取

讨论了两种字符特征向量的提取方法．一种是基于平移、旋转和尺度不变性的图像变换法,另一种是强调字符形状和结构的方向特征量提取法．比较试验的结果表明,通过计算字符图像中心矩的图像变换法具有比较稳定的特征值,有利于机器识别．实验中通过最小距离法进行字符的分类识别,识别率达到80％以上,可用于实时性要求较高的车辆牌照字符识别系统．     

基于字符类别的识别反馈混排字符切分方法

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一.对于中英文混排文档,提出了基于字符类别的识别反馈混排字符切分方法,利用字符特征分类判别出文档中的汉字类、英文、数字和标点符号类、部件类,对汉字类和部件类借助识别技术分别进行处理.该方法结构简单,客易实现,实验结果表明该方法切分效果好,字符类别判断准确.     

基于独立分量分析的车牌字符识别

利用独立分量分析提取字符特征,以信息理论中负熵作为估计输出分量之间独立性的目标函数,并在此基础上对待识别字符进行重建,通过对重建模型的误差分析进行字符识别.对3000个车牌字符的识别实验,取得了较高的识别率,证明其算法的有效性和鲁棒性.     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重.基于VC++ 6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别.车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤.利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效.     

基于改进ICA与v-S的车牌识别

提出一种结合改进的基于独立分量分析(ICA)提取算法和基于多层感知器和单向二叉决策树的多类支持向量机分类方法.该算法通过ICA进行字符的特征提取,并利用多类支持向量机分类器完成字符的识别.以对机动车车牌识别实验为例,实验证明,改进的IcA算法具有更好的稀疏性和更快的收敛速度.用单向二叉决策树将字符图像逐步分类,并引入参数调整环节,实现了缩短字符识别时间并提高识别精度的目的.     

口令识别系统

介绍一个计算以TMS32020信号处理器为主,由IBM—PC/XT机控制的定人口令实时识别系统。算法原理是由线性预测编码(LPC)系数转换为倒频谱(CEP)参数;在模式识别中,采用两级匹配法。由于算法的优化和高速处理芯片(TMS32020)的运用,识别率和识别速度均较高,实验结果是:10个数字(0—9)的识别率约为99.5%;50单词的识别率约为98.5%:识别时间小于0.5s。     

大词汇量环境噪声下的多模态视听语音识别方法

视听语音识别(Audio-Visual Speech Recognition,AVSR)技术利用唇读和语音识别(Audio-Visual Speech Recognition,AVSR)的关联性和互补性可有效提高字符识别准确率。针对唇读的识别率远低于语音识别、语音信号易受噪声破坏、现有的视听语音识别方法在大词汇量环境噪声中的识别率大幅降低等问题，本文提出一种多模态视听语音识别(Multi-modality Audio-Visual Speech Recognition,MAVSR)方法。该方法基于自注意力机制构建双流前端编码模型，引入模态控制器解决环境噪声下音频模态占据主导地位而导致的各模态识别性能不均衡问题，提高识别稳定性与鲁棒性，构建基于一维卷积的多模态特征融合网络，解决音视频数据异构问题，提升音视频模态间的关联性与互补性。与现有主流方法对比，在仅音频、仅视频、音视频融合3种任务下，该方法的识别准确率提升7.58%以上。     

基于交叉覆盖神经网络的车牌识别研究

汽车牌照的自动识别在智能交通系统中占有重要地位,应用前景广阔。本文基于交叉覆盖学习算法和附加样本技术,给出了一种车牌字符识别的方法,实验结果表明该方法能有效识别各种车牌中的字符,识别率高,具有较强的实用价值。     

一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法

提出了一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法。该方法首先提取字符的结构特征和统计特征，以它们作为神经网络的输入向量，然后用RBF神经网络进行识别。使用了高斯函数作为神经网络的激励函数，并以最小二乘准则对字符进行识别。对字符样本的识别结果显示，此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果。     

一种新的字符特征提取方法及其在识别中的两个应用

特征抽取是识别中的重要步骤，提取描述性强的特征能够有效提高分类器的识别效率。在提出有关概念的基础上，介绍了特征行抽取在字符过程中的两个重要应用。首先,在分类识别时可用作匹配的特征向量，通过双向匹配来识别独立的字符。其次，可在识别粘连字符时用于预测前端字符，并在提取前端字符后对预测结果进行验证，从而达到准确分割和识别粘连字符的目的。还详细描述了交互确定特征行的方法。最后根据实验数据对字符特征行的应用价值作出了评价。     

二级印刷体汉字的识别

本文提出了一种利用数学形态学提取汉字结构特征进行汉字识别的方法。该方法模仿人的认字过程，根据汉字构造的基本规律选取字的边框特征和局部特征，所取特征可适用于多体印刷体汉字的识别。用传真机输入的６７６３个二级汉字进行了实验，分类稳定，正确识别率为９５．２％。     

神经网络文字识别系统的研制

研究人工神经网络技术在文字识别上的应用．阐述了该系统的基本原理、模型，并运用反向传播（ＢＰ）模型进行文字识别系统的模型，以探求解决集合庞大、字形复杂并且存在大量相似结构的汉字的高速自动输入途径     

基于不变矩和支持向量机理论的船舰目标识别

基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论和不变矩(Invariant Moments)理论,提出一种船舰目标识别方法。首先,对图像进行预处理,将彩色图像转化为灰度图像;然后利用Hu不变矩来提取图像的七个不变矩特征;最后,选用支持向量机作为分类器,并将计算出的图像的七个矩特征作为支持向量机的输入对支持向量机进行训练和测试。实验证明,将不变矩特征提取方法与SVM相结合用于模式识别,可以得到很高的分类效率和准确率。     

一种基于指形中线的指形特征提取方法

指形识别是基于指形生物特征提取和匹配的人体生物特征识别技术之一．本文针对传统指形特征提取方法可能导致的伪特征提取,提出一种基于指形中线的指形方向校正、特征提取和匹配的方法．该方法能自适应地检测指形方向,较准确地提取指形特征．然后利用得到的指形特征对手形图像进行快速分类,进行手形图像的匹配和识别．实验结果表明该方法避免了提取伪特征的情况,得到了较好的正确率．     

一种改进模板匹配的车牌字符识别方法

提出了一种改进模板匹配的车牌字符识别方法。详细介绍了车牌字符识别的过程,主要包括模板的建立,基于弹性网格的字符特征提取,模板匹配的步骤及改进方法。运用该方法不仅可减少计算量,而且提高了实时性。实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好等特点,识别率可以达到90%以上。