筛选极坐标投影幅值特征的象棋定位与识别

为保证象棋机器人视觉系统中棋盘棋位检测、棋子定位与识别的准确性,本文首先利用梯度法获取棋盘区域,比例法得到棋位坐标,然后在棋位处的子域利用霍夫变换判断棋子存在性并获取棋子圆心坐标,Lab的a分量分割判断棋子颜色,利用极坐标投影,快速傅里叶变换提取特征,最后皮尔逊相关系数进行特征筛选,欧式距离进行12类字体的分类。对训练集和测试集采集的576和 1024个不同位置角度的棋子样本分别进行测试,子域内棋子存在性、棋子棋位编号以及棋子颜色判断的错误率都为0。利用训练集获得字体类中心后,在训练集和测试集分别进行字体识别测试,筛选字体特征的识别方法的错误率为0.17%(错1个)和0.29%(错3个),与不进行特征筛选的方法相比,错误率分别降低了0.35%和0.39%。表明本论文棋位检测、棋子定位与识别方法的优秀性能,为构建象棋机器人视觉系统打下算法基础。     

面向不均衡小样本训练集的改进Boosting算法

传统的Boosting算法训练出的分类器常会出现过拟合和向多数类偏移.为此,提出一种基于自适应样本注入和特征置换的Boosting学习算法,通过在训练过程中加入人工合成样本,逐渐平衡训练集,并通过合成的样本对分类器学习进行扰动,使分类器选择更多有效的特征,提高了分类器的泛化能力.最后,在两类和多类图片分类问题上对该算法的有效性进行了考察,实验结果表明,该算法能够在样本数很少,且正负样本数量极不均衡的情况下,有效提高booting算法的泛化能力.     

特征选择算法在ECoG分类中的应用

研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.     

基于字符组合特征及BP神经网络的车牌汉字识别

提出了一种车牌汉字识别方法.该方法基于统计特征中的投影特征将车牌汉字根据结构特征进行粗分类,对于粗分类结果建立不同的BP神经网络分类器,训练完毕后,以MATLAB为软件平台,利用网络参数对车牌汉字进行分类识别.结果表明,该方法对车牌汉字识别有效,识别率高.     

基于决策树判别的高温目标遥感识别方法

通常,高温目标与常温地物间光谱特征差异显著;但研究发现,Landsat8 OLI遥感影像中彩钢屋顶像元却与高温目标(林火)的光谱特征颇为相似,使用以往高温目标识别方法识别效果不佳。为实现高温目标的精确识别,引入决策树判别法;根据不同地物类型的相似程度构建决策树模型,针对各分支结点的相似地物类型,按定量指标分别进行特征波段筛选,确定反映地物间本质区别的判别函数,并经分类统计确定判别阈值。研究表明,所构建的决策树能够准确划分地物类型,在实现同一般常温地物有效区分的同时,能有针对性地区分高温目标与彩钢屋顶建筑,高温目标识别精度为97. 67%。     

中文文本的特征抽取和分类算法

文本分类是根据文本内容自动确定文本类型的过程。介绍现有特征抽取和分类算法,提出用模糊聚类算法FCM确定文本类标签,Boosting算法构造分类器的方法,使文本分类具有更好的分类精度和时效性,以及对未知类标签语料库中文本的自适应性。     

基于改进Boosting算法的夜间运动车辆检测

针对夜间交通场景中运动车辆目标提取及实时检测困难的问题,引入改进的Boosting模糊分类算法,提出了一种新的基于车头灯的夜间运动车辆检测方法.通过SIFT算法和融合多特征的方法精确提取夜间运动车辆车头灯特征,利用遗传算法优化Boosting模糊分类算法,并以加权投票方式对提取的车头灯特征进行分类判别,最后结合车头灯空间、运动信息及灯光颜色信息进行同车车头灯配对分组,实现夜间运动车辆的实时检测.实验表明,该方法在夜间交通环境中具有良好的实时检测效果和较高鲁棒性.     

基于规则和分类模型的核心目标词识别研究

核心目标词识别是对一条待测句子,识别出句子中能够激起核心语义场景的目标词.文章把核心目标词识别任务分成基于规则过滤识别阶段和基于分类模型识别阶段.利用预先构建的词元表对待测句子中的词进行筛选,识别出候选目标词,使用基于分类模型的识别方法,构建分类特征模板,最终确定句子的核心目标词.文章在汉语框架网的标注语料集上进行测试,实验结果表明,相比于基于规则过滤识别阶段,基于分类模型识别阶段识别率有显著地提升.     

基于混合蛙跳算法的长时间跨度人脸识别

面部特征中存在长时间不变特征和短时间不变特征,对两种特征分类,使用长时间不变特征完成长时间跨度人脸识别.首先以最佳覆盖为目标的特征对比方式,代替传统的以最佳划分为目标的特征对比方式,使用混合蛙跳算法实现特征对齐.然后根据时间段和特征值变化度计算每个对齐的特征点的权值和基准特征值,对长时间不变特征与短时间不变特征进行分类.在识别过程中,应用已识别的图像信息更新权值和基准特征值,进行长时间跨度的人脸识别.实验结果表明,该方法可以在以年为时间跨度的人脸识别过程中达到82%的识别率,优于其他算法.     

基于流形学习和SVM的储粮害虫声信号识别研究

声检测法能够快速检测粮虫,对提早防治储粮害虫具有十分重要的作用.研究了2种储粮害虫的4种活动声信号,利用流形学习的等距特征映射方法对声信号进行降维并提取流形特征,采用以重尾径向基为核函数的SVM训练最优分类面,对流形特征数据进行测试和识别分类.实验结果表明,等距特征映射方法能够有效提取2种储粮害虫声信号的流形特征,且SVM的分类识别效果良好.     

文字识别中特征与相似度度量的研究

在大样本测试集下国内现有成熟的OCR识别软件的首位识别准确率为95%~97%之间,在准确率和方法上仍有提升和改进的空间。提出一种基于概率特征和结构特征融合的自适应文字识别算法,模拟人类学习的模式,通过对训练样本的不断学习去构建汉字在测量空间的概率分布矩阵,然后比对原始图像和标准汉字库中汉字的概率分布矩阵的相似度来达到汉字分类的效果。其中相似度度量准则是从矩阵空间的结构和概率2个角度出发去构建的,充分考虑了结构模式识别和统计模式识别的优缺点。实验结果显示算法在训练样本下的首位识别正确率可以达到99.66%,在1 623张非训练样本文字图像下的首位识别正确率可以达到99.13%,在5 515张非训练样本文字图像下的首位识别正确率可以达到98.57%。可以证明提出的相似度度量方法在文字识别中的有效性。     

一种基于流形学习重建的脱机手写数字识别算法研究

本文针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习重建的手写体数字识别方法。该方法与传统的流行学习识别方法不同,传统的方法是先对待识别模式进行降维,然后再对降维后的特征进行分类识别;本文提出基于重建的LLE算法（简称RLLE）。该算法首先分别对每一类字符训练样本进行LLE降维,得到每一类字符降维后的向量。然后将待识别字符分别在每一类字符中进行降维,并依据该降维后的矢量在每一类中对字符进行重建。最后选取重建误差最小的为待识别的所属的类。通过对MINST字库的一系列实验表明该算法具有较高的识别率,同时该方法为手写体数字识别的研究提供了一条有效的新途径。     

智能交通系统中车型分类的模糊模式识别方法

目的 车辆经过环形线圈传感器时,车体铁磁物质与环形线圈相互作用改变了线圈的频率,形成感应曲线,针对感应曲线的不同形状,对车辆进行自动分类。方法采用特征分离的模糊模式识别方法,根据每类车辆感应曲线的特点,找出一组特征唯一地描述该类车辆,从而进行匹配分类。结果 本的研究方法及其装置已在道路,桥梁收费系统以及在交通流量统计中得到利用。结论 特征分离与匹配分类的模糊模式识别方法能够较为准确地对车辆进行分     

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。     

印刷体藏文识别技术

藏文字符识别是中国的多文种信息处理系统的重要组成部分,本文论述了印刷体藏文识别系统的原理和预处理、识别、后处理过程,分析了文字识别的常用方法及其优缺点和印刷体藏文识别技术,着重分析了印刷体藏文识别中特征提取和分类器设计这两个关键技术,并对藏文识别研究领域今后的研究方向和发展前景提出了自己的看法.     

基于四值逻辑的汉字图像识别方法

采用定义在汉字图像平面上的四值逻辑函数对汉字图像特征进行定量描述,建立汉字图像特征的逻辑表达式。通过求解这些表达式的值,即可判断该汉字是否具有某种特征,从而得到一种汉字图像识别的新方法。     

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.     

基于SVM的车牌字符识别算法研究

SVM可在训练样本很少的情况下获得很好的分类推广能力。首先分析了用多类SVM算法对车牌中的字符进行识别时存在不可区分的区域问题和采用模糊SVM算法解决该问题的办法,然后讨论了字符特征的提取方法,并根据我国车牌字符的特点分别设计了汉字、字母、数字、字母/数字4个基于模糊多类SVM的字符分类器。最后在MATLAB环境下,采用径向基核函数对算法进行学习训练。实验测试结果表明,该方法可以很好的提高字符识别的速率和效率。     

基于SOPC的物体特征识别系统

提出一种基于SOPC的物体特征识别系统。系统由复杂的预处理、不变矩提取以及分类识别、输出结果显示等模块构成,能完成物体的形状、颜色、位置、大小的识别及其在识别结果的VGA上显示。形状识别时间在6S以内,颜色识别在0.1S以内。在识别率方面,形状识别率基本上能达到98%,六种颜色识别率也基本达到了96%。     

利用多种投票策略的水表读数字符分割与识别

基于安卓平台提出了一种对水表图像读数进行自动识别的新方法。水表读数字符分割和识别算法主要包括三部分:(1)利用霍夫变换和一种投票策略检测出水表的外部轮廓,然后基于模板影像和水表中四个红色指针位置,利用仿射变换技术对水表字符区域进行定位;(2)对图像进行预处理和连通区检测,提出一种基于投票策略的方法进行字符分割;(3)在考虑数字字符可能出现粘连噪声和缺失的情况下,使用改进的Tesseract OCR识别引擎对字符进行识别。最终通过NDK编译平台将实现的C++程序移植到Android环境中。经过对100组数据进行系统功能测试,结果表明,水表智能识别系统取得了一定效果,能对水表读数进行比较准确和快速的读取。