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.     

基于小波分析和EMD的手写体数字字符特征表示

针对经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构作出精确分辨的特点,提出了一种基于小波变换和EMD的手写体数字字符特征表示方法.首先对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓;然后对规范轮廓曲率序列作EMD分解,以获取浓缩曲率特征的主要信息;最后对此曲率特征数据进行聚类和识别.实验结果表明,与经典的字符特征提取算法相比,文中方法具有更好的聚类效果,提高了分类器的分类设计能力.     

低清晰度车牌识别技术的研究与应用

为提高低清晰度车牌识别技术中字符分割和识别的准确率,提出了在HSV(色调,饱和度,亮度)颜色空间下使用最大类间方差(OTSU)算法来对车牌图像进行二值化,然后结合特殊间隔位置和投影法来精确分割字符,并在字符识别阶段引入了卷积神经网络.通过对真实场景中提取的低清晰度车牌进行实验可见:提出的分割算法能够准确分割字符,准确率可达96.5%,同时引入的卷积神经网络对车牌字符识别率为97.8%,能够有效解决低清晰度车牌字符的分割和识别问题.     

基于多元统计分析和机器学习的验证码识别

针对带有噪声点与粘连的验证码图像,使用DBSCAN聚类与竖直投影法做去噪与分割处理,提出了基于AdaBoost方法的半监督Kmeans聚类算法。基于此算法对分割的单个字符图像进行了批量标注,在聚类结果的基础上使用Fisher判别、随机森林、K近邻、神经网络、支持向量机等方法进行训练并识别验证码测试数据集,比较各算法的识别效果,揭示所研究的验证码不安全的可能性.     

复杂背景下字符提取算法的分析与实现

为了在复杂背景下提取字符,采用了基于图像理论的降维算法和彩色游程算法,对复杂图像进行颜色聚类,通过阈值控制相近颜色的聚类,同时生成平均颜色的彩色游程信息,有效地合并了颜色种类,为字符区域的二值化奠定了良好的基础.实验结果表明,采用以上算法在复杂背景下提取字符,其识别率达到89%.     

基于最大最小距离法的节拍跟踪

将端点检测与聚类算法结合,提出一种基于最大最小距离法的节拍跟踪算法.首先,将音乐信号分解成多个频率互不重叠的子带进行频谱分析,分别利用半波整流,求和得到最终的端点强度曲线.其后,根据能量谱找到起始节拍点.最后,根据最大最小距离法并利用音乐速度与节拍的关系,对端点强度曲线峰值进行有效聚类,识别出节拍点.实验结果表明,该算法识别节拍点准确有效,4评估指标P-score、Cemgil、CMLc和AMLt分别达到57.355,10、38.705,37、17.152 40和47.259 12,与其他算法相比综合性能较好.     

基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法

为实现双人场景下人体行为的识别,利用调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)雷达提出一种基于空间聚类的双人行为识别方法.该方法采用基于密度的DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法将FMCW雷达采集到的坐标数据聚类成不同的聚类群,使得每一个聚类群对应于单一人体的行为,再对其进行数据处理、特征提取后分别采用机器学习方法分类,实现双人场景下人体行为的识别.文中分析行为特征量、动作关键点以及分类器对识别准确率的影响.实验结果表明,在两人场景中该方法对跌倒、坐下和行走的检测准确率分别可以达到100%、 93.8%和87.3%.     

基于蚁群算法的多字符聚类识别

本文采用蚁群算法对聚类数目已知的多字符进行聚类识别,在分析了基本蚁群算法的基础上,提出了一种改进的蚁群算法,该算法结合分布式计算、正反馈机制、贪婪式搜索算法等.对每只蚂蚁构造一个可行解,利用信息素矩阵,经过若干次的选代,找寻包含最优解的蚂蚁.通过与K-means和遗传算法比较,最后得出结论,该蚁群算法识别效果好,执行效率高.     

基于文本挖掘的漏洞信息聚类分析

为了挖掘漏洞内在联系且高效管理漏洞信息,将文本处理和聚类算法应用于漏洞挖掘中.从漏洞库宏观角度出发,提出了一种基于文本挖掘和粒子群优化算法的漏洞信息聚类(PSO-Kmeans)算法.首先,通过文本处理,获取频词空间,用以将漏洞信息描述字段编码化;其次,为了减少局部最优和聚类中心选取不当对聚类结果的影响,利用粒子群优化算法获取全局聚类中心;最后,利用K-means算法实现漏洞信息的聚类,对漏洞信息进行分类别管理,并为预测未知漏洞特征提供参考.实验结果表明,PSO-K-means算法准确率达到90.16%,与K-means算法相比,其平均准确率提高约5%,平均迭代次数减少约45次.所提算法可预测3种未知漏洞的主要类别,是一种有效的漏洞分析方法.     

采用最小二乘转换的在线SSVEP字符输入系统设计与实现

针对SSVEP-BCI系统信息传输率高、鲁棒性强，当前基于有训练分类算法的SSVEP-BCI系统需要较长时间采集训练数据，而基于无训练算法的系统难以满足实时性要求的问题，提出只需少量训练数据的高效在线字符输入系统，实现了快速准确的字符输入。该方法利用最小二乘转换技术进行跨被试迁移学习，并使用FoMSFA和多频率学习技术进行频率识别。使用者仅需进行2组训练数据采集，即可在1.96 s内实现单字符快速准确地在线输入。对15名受试者执行有提示字符输入，平均准确率和信息传输率分别为79.3%和161.9 bit/min；10名受试者执行无提示字符输入，平均准确率和信息传输率分别为80.0%和163.5 bit/min的实验。迁移学习技术和高效SSVEP识别算法的结合，为在线SSVEP-BCI系统的发展提供了新思路。     

一种基于轮廓形状分析的图纸识别方法

用一种新的基于轮廓形状分析的工程图识别方法，可有效地处理段线、模糊线、字线粘连等多种退化图纸的情况，既可以精确获得线的逼近，也可抽取图纸的整体图形结构针对工程图的特性给出了局部图像特征的数学描述，并将其作为区域分类的特征依据扫描图像的三层中间描述用于低质量图纸的识别，基于轮廓曲率的一种直线抽取技术用作这种中间描述     

基于阈值连通的视图划分算法研究

在工程图矢量化系统中，研究如何提高输入数据的质量，这一课题开展工程图样R—V转换的前期处理技术研究，提出了基于阈值连通的视图划分算法。其基本思想是根据工程图绘制规则，提出了阈值邻接和阈值连通的概念，将工程图样的基本视图、技术要求以及其他视图等从整体工程图样中识别与区分，再进行标识。并用所提出的算法构建了基于图样绘制规则的自动区域化这个图纸扫描转换系统的前置模块。通过该模块提高图纸扫描转换系统输入数据的质量，从而提高了R-V转换精度，并为后续的智能识别与三维重建提供语义上的指导。     

神经网络技术在工程图纸识别中的应用

提出一种应用神经网络技术识别工程图纸扫描图象中图形符号的方法,这种神经网络分类器不仅使识别系统具有自适应性、可拓展性等特点,而且可适应工程图中符号处于粘连、相交、退化等复杂情况下的识别,对目前工程图识别中的最困难问题提出了一个有效的解决方法。     

基于线条识别的扫描工程图字线分割方法

在扫描工程图矢量化中,文字位图与图形位图分割的问题一直被广泛关注,许多现有方法根据连通区的形态特征和空间分布来分割文字和图形的位图,然后分别识别,其处理能力都局限在无粘连情况下,无法处理字线粘连及相交的情况,且难以区分尺寸范围相近或形态相似的文字与图形,提出一种基于线条识别的文字／图形分割方法,通过准确地识别线条并抽取其位图来分离文字,不仅保证了分割的正确性,而且为文字位图的字串的组织给出了依据。     

工程图矢量化处理系统

为将存贮在纸介质上的工程图纸信息转化为 CAD的数据格式 ,研制了工程图纸矢量化处理系统。该系统将工程图纸信息自动输入到计算机系统中 ,形成点阵图像 ,经过图像预处理、字符识别、图形矢量化等处理步骤转化为 CAD文件。解决的系统关键技术包括 :蓝图的消蓝去噪 ,提取粘连和非粘连字符的图文分离算法 ,基于复数域非线性指数自回归模型的神经网络字符识别算法 ,快速细化处理 ,自适应节点修正算法 ,跨节点矢量跟踪算法 ,基于神经网络的箭头识别 ,图形的分类整合等。系统在 Windows 95操作系统上运行 ,已达到实用化     

工程图形扫描图像中的尺寸字符提取与识别

给出了一种提取与识别工程图形扫描图像中的尺寸字符的方法,提出了几种简便、易于抽取的字符结构特征,能有效地识别工程图形扫描图像中的手写字符.该方法已成功地应用到工程图形扫描输入后的智能识别软件CIRS5.0中,字符提取及识别率达到92%以上.     

基于信息度的工程图样编码技术研究

从工程图样的图样信息度入手,依据投影关系语义或尺寸约束语义,在基于预先获取表达方式语义的基础上,将其细分为图形信息度、尺寸信息度、尺寸约束信息度。在工程图样数据的预处理基础上,从图元的图线种类、线型、拓扑信息入手,建立反映图形信息度的编码模型;从尺寸四要素所体现的形体形状特征与位置关系入手,建立反映尺寸信息度的编码模型;从尺寸与图元特征约束点的约束关系入手,建立反映尺寸约束信息度的编码模型。这可为应用编码技术理解计算机工程图样奠定一定基础。     

基于ActiveX技术的矿井RDMS的研制

借用现代数据挖掘技术，结合矿山开采工程实际，建立起一套以采掘工程平面图专用图素集为示范的构造图形组织与管理模式。利用VBA与ActiveX相结合的二次开发技术，将矿图中的巷道、工作面等图形元素与它们的相关数据信息结合起来，研制出井巷工程RDMS系统，为实现矿井开采应用层面的井巷信息的可视化管理提供技术支持。     

An efficient spatio-temporal data structure for multi version management of engineering drawings

In the engineering database system, multiple versions of a design including engineering drawings should be managed efficiently. The paper proposes an efficient spatial data structure, that is an expansion of the R-tree and HR-tree, for version management of engineering drawings. A novel mechanism to manage the difference between drawings is introduced to the HR-tree to eliminate redundant duplications and to reduce the amount of storage required for the data structure. Data management mechanism and structural properties of our data structure called the MVR -tree are described.     

An efficient spatio-temporal data structure for multi version management of engineering drawings

In the engineering database system, multiple versions of a design including engineering drawings should be managed efficiently. The paper proposes an efficient spatial data structure, that is an expansion of the R-tree and HR-tree, for version management of engineering drawings. A novel mechanism to manage the difference between drawings is introduced to the HR-tree to eliminate redundant duplications and to reduce the amount of storage required for the data structure. Data management mechanism and structural properties of our data structure called the MVR -tree are described.