手写数字识别中组合式神经网络的构建方法

将聚类技术和遗传算法相结合, 提出一种基于相似度传播算法和遗传算法的神经网络集成方法应用于手写数字识别问题. 先分别利用主成分分析和Fisher线性判别分析对数据集进行特征提取, 得到两类特征数据集, 再利用Bagging方法分别为这两类特征数据集训练简单的BP神经网络, 然后采用相似度传播算法对这些BP神经网络进行聚类, 找到作为类簇中心的网络(中心网络), 最后利用遗传算法对所有中心网络的权值进行训练, 将中心网络进行加权线性集成作为最终分类器. 在标准手写数字数据集MNIST上进行测试的实验结果表明, 该方法的识别率优于单个神经网络的识别率, 并兼顾了分类效率.     

基于BP神经网络的手写数字识别系统

提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过颅处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法．不但减少了提取时间。而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C＋＋编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。     

MNIST邮政编码手写数字识别的研究

手写数字识别在很多领域都有着广泛的应用前景,论文研究了Gabor滤波器的特性及其特征提取的方法,PCM特征向量选择降低数据维数,SVM支持向量机的原理以及影响其性能的参数,并且克服了传统的维数灾难与过学习现象,用MNIST数据库做了仿真实验,交叉验证取得合适的SVM参数.实验表明,该方法取得了比较理想的结果,验证了SVM的多类分类方法,并与传统的一些分类方法做了比较分析.     

字符识别的置信度分析

为了能估计字符识别结果的准确性定义了分类器的置信度,提出了广义置信度的概念。证明了基于置信度（或广义置信度）的最优拒识区域选择定理。给出了置信度与识别率的关系。提出了几种常用分类器的广义置信度的估计方法和一种根据广义置信度求出置信度的算法。在理论分析的基础上指出了置信度分析的三个应用：拒识区域的选择、识别率的估计和多分类器的集成。手写数字识别和脱机手写汉字识别的实际应用验证了所提的理论和方法。     

基于LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络(LVQ)对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.     

MLDA+LDA:手写汉字识别中一种两级LDA分类方法

线性判决分析(lineardiscriminateanalysis,LDA)作为一种经典线性工具已经被广泛地运用在各种模式识别问题中,为了降低参数估计误差对于LDA性能的影响,我们提出了一种改进的线性判决分析(modi-fiedlineardiscriminateanalysis,MLDA)算法,并运用到手写汉字识别中,使得识别率有所提高。在此基础上,针对大类别的汉字识别问题,提出了两级LDA的手写汉字识别方法,即MLDA LDA。在对GB2312—80的1034个汉字类别的350套手写样本的实验表明,这个两级LDA识别策略针识别率较最小距离分类器有着3.77%的提高,较LDA 最小距离分类方法有1.71%的提高,表明方法的有效性。     

一适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器（modified quadratic discriminant function,MQDF）作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %,8.1 %和19.5 %。     

基于多级分类器的自由手写数字在线识别

设计了一种用于手写字符在线识别的多级分类器模型。在该模型中,通过对四个独立的分类算法进行集成,将脱机方法与联机方法,神经网络方法与传统方法有机地结合起来构成一个完整的手写字符在线识别系统。理论分析和实验结果表明,该集成系统比单一系统具有明显的优越性。     

基于Transformer模型的手写数学公式语法树解码器

目前对数学公式进行树结构解码的方法大多基于循环神经网络的结构,训练效率低,训练过程复杂,基于此问题,提出一种基于Transformer结构的手写数学公式识别模型,可以直接对公式的语法树进行解码。在手写公式识别任务多个数据集上的实验结果表明,所提出的Transformer树解码方法都取得超越Transformer序列解码方法的性能,并展现出超越循环神经网络树解码方法的潜力。     

一种基于隐马尔可夫模型的在线手写签名认证算法

给出一种对签名特殊点的提取方法, 并以此特殊点作为签名的分割点, 获取每段中的重要特征进行分析. 在此基础上, 提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的在线手写签名认证算法, 并利用第一届国际手写签名认证竞赛(SVC 2004)的测试数据库检验了算法的有效性.     

手写字符识别方法的研究

介绍了现有几种识别方法的优缺点，并提出了一种新的识别方法——基于特征编码的多级分类识别法，经对字符的识别实验证明这种方法简单易行，快速有效。     

粘连搭接字符切分方法研究

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一．对于中英文混排粘连搭接字符图像,提出了一种基于识别反馈的字符切分方法．该方法结构简单,容易实现,实验结果表明该方法有较好的切分效果．     

模式识别中基于Boosting的特征筛选

提出了一种基于Boosting的特征筛选算法.根据Boosting分类训练时的训练错误率、训练过程中错误率的收敛速度以及测试错误率确定特征影响因子;利用这些影响因子对待识别目标的特征进行排序,去除冗余特征,以降低特征空间的维数.对于筛选后保留的特征,根据其影响因子进行加权,以提高目标识别的准确率.用该方法可避免其它分类学习器训练时的过学习现象,生成的分类器模型小,识别速度快,适用于对特征不易确定的目标识别.     

基于改进的Hausdorff距离的字符识别方法

为了提高字符识别的正确率和速度,本文提出了一种改进的Hausdorff距离的字符识别方法.实验结果表明,该方法在印刷体数字识别中达到100%的识别率,在字母识别中,除个别被噪声严重污染和结构特征极其接近的字母外也得到了正确的识别效果,且改进后的运算速度提高了一倍左右.     

车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.     

印刷体蒙古文字识别技术中切分方法的设计与实现

文字识别是人工智能的一个重要研究领域．有些民族文字识别的成果已转化为商品化软件．蒙文文字识别的研究还处于起步阶段，蒙古文字的结构和书写方式与其他文种相比有许多特点．印刷体蒙文文字识别技术中字元切分的方法，经过实验其切分正确率在98％以上，并已成功地用于印刷体蒙文识别软件中．     

图像空间关系特征描述

图像目标空间关系的描述是基于内容的图像检索中的关键技术，通过空间位置关系识别事物更符合人们的习惯．回顾并比较了图像中的目标空间关系的特征及描述方法，指出了存在的问题，并提出了改进的建议．     

手写字符的径向贯穿特征码提取的研究

在研究传统的径向贯穿特征码提取的基础上，提出了一种改进的极坐标原点可变算法提取径向贯穿特征．经软件实现，该算法对字符6，9，P，B，E比较有效．使用此算法得到了预期的结果．①     

图像空间关系特征描述

图像目标空间关系的描述是基于内容的图像检索中的关键技术,通过空间位置关系识别事物更符合人们的习惯.回顾并比较了图像中的目标空间关系的特征及描述方法,指出了存在的问题,并提出了改进的建议.     

用于自动导引车辆的数字工位实时识别系统设计

开发了用于自动导引车辆的数字工位视觉识别系统.根据路面区域、导航线区域和数字工位区域的不同颜色特征,以彩色图像中的R分量(红色分量)为处理对象,利用红色分量在每一副采集图片的像素分布中寻找字符可能出现的区域;根据HIS颜色空间特征参数饱和度S和色调H,提取数字工位;快速校正后,利用字符的整体结构特征进行数字初步分类,优化字符特征区域的确定及统计办法,在改进的特征统计基础上进行数字的再辨识.现场实验表明,该系统可获得较好的识别效果(正确率达到98%),字符提取耗时16 ms,校正、识别总耗时47 ms,满足车辆数字工位识别实时性、准确性、鲁棒性的要求.