生物识别技术与应用

生物识别技术可以用来鉴别身份或证明身份，主要包括虹膜识别、视网膜识别、面部识别、指纹识别、DNA识别、气味识别、签字识别和声音识别等，其中指纹识别是最常用的一种．生物识别技术在人类的物理生存空间和虚拟生存空间具有广泛的应用前景。在介绍生物识别原理的基础上。讨论了两种类型生物识别技术，一种基于生理特征：虹膜识别、视网膜识别、面部识别和指纹识别；另一种基于行为特征：签字识别和声音识别。     

自然手写汉字笔画和字根的提取

对自然手写体汉字联机识别系统中笔画和字根提取问题作了深入研究,提出并改进了有关策略和算法实现。经深入分析和测试结果表明,由于充分考虑了自然手写体汉字的书写习惯和结构特征,技术策略和算法实现具有高稳定性和变形容忍度。     

略论广告和“CI”对现代企业发展的作用

广告和“CI”作为一种信息和视觉传递形式,在对现代企业的发展中起着重要作用。这已经是毋庸置疑的事实了。本文叙述广告和“CI”概念的同时,对两者之间的相同点、不同点以及相辅相成的关系,对现代企业的发展进行探讨,在方法上首先揭示了广告的基本特点,广告面临的战略;其次是对“CI”的特质、“CI”的重要性的深入研究;以及广告和“CI”两者分别对现代企业的作用等。对于广告与“CI”的区别与联系的研究,有利于企业在开发广告时,充分注意两者之间相互促进、相互强化、而又相互制约作用。同时,通过分析IBM公司的成功案例,为国内企业的发展起到一个借鉴的作用。     

基于神经网络多国货币种类的识别与研究

提出了一整套解决货币种类的识别方案,该方案由一套包含扫描头和探头矩阵在内的计算机硬件和软件系统组成,通过探头矩阵获得货币图案的采样值,应用神经网络实现种类的识别。     

一种显微图像处理与识别系统

用DSP技术对显微图像进行处理和分析 ,能有效地协助诊断诸如各种癌和肿瘤等多种病症 .本文介绍了癌细胞显微图像的四种识别方案 ,即形态学识别、模糊模式识别、色度学识别、体视学方法 ,并进行了相关的实验 ,得到了较好的效果 ,为生物三维形态的定量研究提供了方法     

模糊模式的手写数字识别技术研究与实现

通过对CCD传感器获得的邮政编码的24位bmp图像进行仿真和数字识别,提出了一种基于色素的二值化方法,分别提取了邮政编码框格线的二值图像和邮件字符的二值图像;对图像处理的过程进行了分析,它包括邮编框边缘检测和分离、图像的二值化、平滑去噪、倾斜矫正、邮编数字的提取、位置归一化处理、数字图像的细化、字符识别特征提取等。首先对图像识别的预处理过程进行了阐述,然后再对预处理过的图像进行特征字符提取,并对邮件编码框格和字符进行角度修正,最后判断识别结果;在此方法中避免了框格线和编码字符线分割的困难;为了提高识别率,研究使用了手写数字多种方法的复合,使邮件编码的识别率得到了提高;实验表明:该方法可以获得较高的识别率,为邮政系统中分拣识别技术提供了参考。     

矢量量化技术和隐马尔柯夫模型方法在韵母识别中的应用

本文应用矢量量化技术(Vector Quantization)和隐马尔柯夫模型方法(Hidden Markov Model)为一个全字汇量的孤立字普通话语音识别系统设计了韵母识别子系统.该系统由韵母信号析取器、滤波器阵列特征分析器、矢量量化器、预识别器、隐马尔柯夫模型匹配器和决策器组成.根据对汉语中1172个不同音节的语音信号测试结果,决策器输出的准确率(即系统的最后识别准确率)为89.5%,而前两个估计的识别准确率则达到97.2%.系统的训练包括生成矢量量化器的码字和为每一个韵母建立隐马尔柯夫模型,改进了Linde 等人提出的码字生成算法,提出了一个得到隐马尔柯夫模型参数的系统化方法.     

手背静脉识别系统的研究

介绍了手背静脉识别系统的图像处理和相关法识别算法,并通过实验证明了系统的可行性。     

基于步态的身份识别技术

基于步态的身份识别是生物识别领域的新兴问题,与传统生物识别技术相比,步态识别技术具有远距离识别性、非侵犯性、难以伪装和隐藏以及易于采集等优点,引起了国内外学者的注意。本文首先介绍了几种传统的生物识别技术,然后重点介绍了基于步态的身份识别技术的理论基础、算法流程、特征提取方法以及面临的机遇与挑战等。     

车联网智能微缩车识别和定位方案设计

视觉轮廓识别和跟踪是进行微缩车联网和微缩车自动行驶的基础和前提性工作。本文主要研究基于红外光和反光材料标记的视觉跟踪系统,在摄像机所能捕捉到的视野中,对微缩车进行识别和定位。系统包括支撑实验硬件材料的选择与装配、微缩车联网视觉识辨方案设计以及仿真实验。通过相机实验标定后的图像预处理、轮廓识别处理和噪声过滤处理,获得微缩车的状态,进行图像跟踪识别和仿真实验,降低了标定误差,验证了方案的可行性。     

手写印刷体汉字识别的一种笔划抽取方法

本文提出一种用于手写印刷体汉字识别的笔划抽取方法.输入的手写印刷体汉字经细化预处理后,对之进行分析,抽取各种特征点和线段,然后通过一个产生式系统形成和识别10种结构笔划.用Pascal语言编程的一个实验系统在一台微型计算机上运行.本文给出初步实验结果并对其加以分析.     

Visual C＋＋实现联机手写汉字笔画关键点的提取

介绍了矢量曲线数据压缩算法-Douglas-Peucker算法,使用Visual C＋＋编程实现了按笔画联机手写汉字的笔画信息的获取,并应用Douglas-Peucker算法解决了联机手写汉字笔画关键点的提取．     

自然手写汉字五笔码识别法

在深入剖析五笔字型键盘输入法编码原则和字根结构基础上,结合联机识别技术特点对五笔字根作出适应性发行后,提出了一种联机识别自然手写汉字新方法：五笔码识别法。在构建的识别体系中 采用了层间分级技术,并提出将键盘输入技术与联机识别技术有机融合,为联机识别自然手写汉字探索新途径。     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

基于子笔划的手写体汉字识别

该文给出一种汉字子笔划的提取方法 ,较好地解决了因子笔划相交 ,使提取的同类字符子笔划不稳定问题。引入了字符的固定部件划分方法及特征矩阵的概念。字符部件中包含各类子笔划的位置、长度等信息 ,特征矩阵是这些信息的集中体现。设计了一种新的遗传算法 ,由未知字符一个部件的一类子笔划表示的字符与某类模型的相似度 ,既由与其它 3类子笔划相应的相似度调节 ,又由与周围部件同类子笔划相应的相似度调节。实验表明 ,该手写体汉字识别方法是有效的     

基于特征加权的汉字点笔画生成研究

针对汉字字形设计和开发的困难, 提出基于特征点抽象的汉字字形描述方法和汉字字形生成方法, 研究特征点、特征表达式、特征点的权值和权矢量等在汉字字形生成中的应用技术和方法, 并以点的生成为例, 设计汉字点笔画的生成算法, 并进行验证实验。实验结果证明该算法可靠并实用, 可切实提高汉字字形设计的效率, 为汉字其他笔画的生成提供一种解决方案。     

基本图素分类的综合判定

本文采用关于手绘图形基本图素的“角度和变量”与“最大距离”综合判定分类法,以流程图符为例,实现了手绘基本图形的在线机器识别.系统的识别率达94.0%～99.5%,无明显等待.     

基于Gabor函数的汉字字体识别

汉字字体识别是当前中文OCR系统需进一步解决的问题之一,字体信息属于汉字笔画上的微细结构部分,抗干扰能力差,这样基于局部微细结构分析的方法是具有较大难度的.这里采用了一种新的基于Gabor函数的全局纹理分析的识别方法.在实验中选用了汉字4种常用标准印刷字体（宋、仿宋、黑、楷）的样张,以证实这种方法的有效性.     

基于Gabor特征与支持向量机的字符识别系统研究

利用计算机进行字符自动识别与录入的技术对机器翻译、数据挖掘、人工智能等都有着重要的理论意义和实用价值,基于数字图像处理技术的字符识别是其中的一个重要发展方向。文章重点研究了字符特征提取和匹配识别这两个影响字符识别效果的因素,根据中文字符笔画的方向特点,选择了对图像方向特征敏感的Gabor变换作为特征提取方式,在获取字符的特征向量后,先利用最小距离分类器进行预分类,再利用最小距离分类中产生的候选样本集训练SVM分类器,识别时只需利用候选集分类器依次判决,降低了训练和识别工作量,同时提高了识别效率。实验表明,系统对网站导航字符平均识别率达94%以上,具有一定的理论意义和实用价值。     

GIS电子地图中文字标注方向矫正算法

对GIS电子地图中书写方向不定的文字标注，提出了一种自动水平矫正识别算法，它可以自动计算出各文字标注水平角度，是以汉字中水平笔画和垂直笔画出现频率最高这一特征为依据的，矫正书写方向成为水平方向，最终使其成为完全可由现有OCR软件识别的形式，所给出的算法已在实际GIS项目中得到成功应用。