指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单模态生物特征识别系统固有的缺点,提出一种新的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先对指纹及指静脉2种模态分别进行第一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将提取出的指纹与指静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量,构成第二级分类器,再得出一个识别结果;最后将上述3个识别结果进行决策级融合得到系统最终的识别结果.实验结果表明本方法克服了单一模态识别方法的局限性,有效地提高了系统的性能.     

一种基于特征级融合的多模态生物特征识别方法

生物特征识别是信息技术领域的研究热点,其中多模态生物识别技术凭借更好的适用性、更高的安全性及更优的性能成为发展趋势。提出了一种融合虹膜特征和掌纹特征的多模态生物特征识别方法,该方法分别提取虹膜及掌纹特征,融合时不同于传统的匹配级融合,而是从特征级融合入手,采用并行特征融合策略,将两特征向量以复向量的形式进行融合,构成复向量空间,并利用酉距离进行匹配决策。实验结果表明此方法比单模生物特征方法在识别性能上有了明显改善,同时与传统匹配级融合策略相比,更有优势,识别效果更好。     

基于组件对象模型的冲压产品特征识别技术

基于组件对象模型(COM)技术对冲压零件的特征分类、特征定义和特征识别技术进行了研究，提出了从级进模冲压零件几何模型中识别、匹配形状特征，对特征信息进行处理并提取特征参数的技术构架和实施方法．用COM和特征识别技术实现了对轿车冲裁弯曲级进冲压件进行弯曲特征识别展开、毛坯排样几何特征图形的识别以及进行各类排样方式下的毛坯优化排样．实例研究结果表明：在SolidWorks开发平台上应用COM技术编程可以较好地对冲压产品进行特征设计和特征识别，其关键技术的实现为级进模KBE(Knowledge Based Engineering)系统的研究开发提供了更为灵活、简便和实用的技术方法．     

基于线矩特征的破损目标识别

论述了用曲线的矩特征作为局部不变量来识别二维破损目标的方法。该方法对目标的轮廓进行分割后，利用阶次规正后的轮廓线矩特征，通过粗、细两级的基于Ｈｏｕｇｈ变换的投票匹配法来识别目标。分类实验表明，该方法有利于提高目标局部特征的抗噪性，并简化了破损目标的匹配和识别算法。     

一种图像汉字智能识别机的研究

文章将智能控制与模式识别方法相结合,提出了一种仿人识字行为的图像汉字智能识别机;采用决策控制级、模式识别级和反馈校正并行式结构。决策控制级选择最佳的识别策略和参数,模式识别级进行多分类器结果融合识别,并根据对模式识别级输出的可信度判断结果进行反馈,校正识别方法和参数,最终提高汉字的识别效率。     

基于耦合度量学习的特征级融合方法及在步态识别中的应用

根据耦合度量学习方法能够直接处理不同集合的数据这一特性,将其应用到数据融合领域,提出了一种基于耦合度量学习的特征级融合方法.该方法首先通过增加对原始单个集合中具有相关关系的数据的优化处理,将耦合度量学习方法的目标函数改进成在耦合空间中所有具有相关关系的投影特征均彼此接近,从而使得这些特征的整体分布更满足特征级融合的需求,而后采用串行方式对特征进行融合,最终得到更加有效的特征用来分类识别.将上述方法应用到步态识别中,以解决步态识别中的数据融合问题.采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明该方法识别效果较好.     

一种联机手写汉字识别算法的设计与实现

提出了一种统计识别算法与结构算法相结合的联机手写汉字识别算法，模糊采集手写汉字与模板的结构对应关系．应用统计算法进行特征匹配识别，实现了与书写笔划顺序无关的快速、高识别率、手写字形限制小的国标两级汉字识别．     

字符识别在车牌识别中的应用

介绍了一种识别车牌中汉字字符的方法，它包含了车牌的定位，预处理，字符识别等几个重要环节．该识别方法分为2级，粗分类是依据文字的四周面积编码来分类的；单个汉字的识别，是依据文字的全局笔划方向特征来识别的，由于此识别方法简单，识别速度较快，故识别效果理想，     

地图中道路自动识别的方法

提出了一种基于统计特征的道路自动识别方法，给出了道路的统计模型并进行了分析．该算法对１：５００００的实际地图进行识别，识别速度快，正确率高，取得了满意的结果．     

一种分阶段的高精度亚像素特征点提取方法

基于图像信息的目标跟踪问题中,对目标特征的精确提取与识别是极为重要的.本文针对点状特征的提取,采用了一种分阶段的高精度亚像素特征点提取方法.具体做法是：首先,利用Harris算子,获得像素级特征点;然后利用像素级特征点附近亮度值的梯度信息,进行亚像素级特征提取.实验结果表明,这种分阶段实现的亚像素级特征提取方法可以保证提取到尽可能多且位置精确的的亚像素级特征点.     

工程图粘连字符串的提取与综合

针对工程图中的字符特别是粘连字符的提取与分割这一工程图识别与理解中的难点，提出并实现了一种新的基于光栅直线识别的字符串整体提取算法，能比较准确地提取图纸中的粘连字符串，并对提取后的字符串进行空间位置分解组合，从而确定字符串的分组与方向，实现较高层次上的图文分割。     

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。     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

大数据时代的车牌汉字识别

在大数据时代, 交通信息成为网络数据量最大的数据来源之一, 智能交通成为必然需求. 车牌识别是智能交通的基础, 可广泛应用于车库管理、交通监控等工程中, 然而识别的准确率还有待加强, 已有算法对于字母、数字的识别准确率都非常高, 而对于中国特有的汉字识别却效果不佳. 提出用受限玻尔兹曼机组成的深信度网络算法来识别车牌字符, 大大提升了汉字识别的准确率, 使准确率达到99.44%.     

一种低比特率中文语音信息编码传输技术

研究一种中文语音信息编码技术．通过采用语音小波分析识别处理和语音信息特征编码，包括中文语音小波包分解、语音音素和音节声调识别、口音特征参数提取、语音信息和特征参数组合编码，这种低比特率编码技术理论上可将传输效率提高1倍．     

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.     

改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法

针对识别字轮式表盘数字时,出现耗时长、双半字符识别率不高、模型参数过大等问题,提出了一种改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法。首先,对采集的表盘原始图像进行预处理操作,得到包含完整字符图像和双半字符图像的数据集;其次,对ResNet-18网络进行优化改进,引入深度可分离卷积和Dropout函数;最后,加载数据集进行训练和测试。实际验证结果表明：改进后的残差网络模型识别准确率达99.8%,模型参数大小只有7.71MB,模型平均推理时间缩短至12ms左右。     

运用标准误差法识别泵功图中游动阀的开闭点

针对现有的功图中游动阀开闭点识别技术存在的不足,提出了一种新的识别方法。该方法给出了一种新的泵功图分区方法,缩小了游动阀开、闭点的寻找范围;建立了中值去噪模型和平滑去噪模型,有效地消除了噪声的影响;首次提出了基于标准误差法(SE)的游动阀开、闭点计算模型,利用同类数据间变化量小而类与类之间数据变化量大的数据结构特性和标准误差法的统计特性,达到了准确提取泵功图中游动阀开、闭点位置的效果。实例验证结果表明:该方法不仅可准确提取泵功图中游动阀开、闭点的位置,而且其提取精度较之曲率法识别算法和斜率法识别算法有较大的提升。     

基于2DPCA-ICA和SVM的车标识别新方法

为了进一步提高车标识别率,提出了一种新的车标识别方法.首先应用二维主元分析技术进行数据降维,然后应用独立成分分析技术提取车标图像的特征,最后应用支持向量机技术设计分类器进行车标识别.实验结果表明,和现有方法相比,所提出的车标识别方法具有更高的识别率、更快的运算速度.