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。     

利用两类投影方法进行特征融合的人脸识别

提出了利用两类投影抽取特征、用并行策略融合特征进行人脸识别的新方法。先用一维的基于向量的投影抽取一组特征，再用基于二维的图像投影的方法抽取一组特征，用复向量将样本的两组特征向量组合在一起，在复向量空间分析主分量(CPCA)，抽取人脸图像的鉴别特征。在FERET人脸库上的实验结果表明，该方法的识别性能比用单个特征有10%左右的提高。     

一种新颖的视网膜血管形态识别相关网点法

利用人体生物特征的视网膜血管进入个人身份鉴别的研究，提出了一种高层次保安识别应用的相关网点法，包括方法的构思、视网膜血管图像特征交点的提取，网点质心和最远网点的水平方位对准以及图像相关网点匹配的判定。实验结果显示其识别效果良好。     

基于LTCP特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法在对图像纹理特征进行鉴别时精度较差的问题, 提出一种基于长期控制计划(LTCP)特征的计算机生成图像鉴别算法. 首先将彩色图像变换到颜色模型中, 对图像进行下采样, 获得较高尺度的纹理信息; 然后采用基于LTCP特征和共生矩阵的计算机生成图像盲鉴别算法, 对不同尺度的纹理图像LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征进行采集; 最后通过判别分类器对LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征实施分类预测, 根据分类预测结果实现计算机生成图像的鉴别. 实验结果证明, 该算法在计算机上生成的图像特征维度较低, 鉴别率和精度较高, 能实现计算机生成图像的准确鉴别.     

一种手写印刷体汉字识别方法

本文提出一种手写印刷体汉字识别方法,使用该方法无需先对汉字进行细化和平滑处理。利用汉字笔划的相关性,抽取汉字图像的结构特征.在特征抽取过程中,考虑到一些噪声的影响,因而对质量较低劣的汉字识别也有效。实验结果较满意。     

基于鲁棒鉴别特征学习的图像特征提取算法

为了增强图像特征鉴别力和鲁棒性,获取图像紧致特征表达是关键.现有的图像特征学习方法大多采用最大化L2范数的方式定义,导致其对噪声和异常值十分敏感.针对这个问题,提出了一种基于L2,1范数的鲁棒鉴别特征学习算法.该算法在数据预处理中加入了类内聚拢操作,使得同类样本尽可能靠近,减小了类内异常样本以及强噪声样本的影响;此外,...     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征，得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集，提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法．利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征，根据典型相关分析对这两组特征进行融合，获得更具鉴别力的典型鉴别特征．经过ORL标准人脸库实验，验证了所提算法的有效性．     

提升小波在笔迹鉴别中的应用

笔迹鉴别是身份鉴别技术中的一种有效的方法,文章提出了一种提升小波变换在笔迹鉴别中的应用。笔迹纹理图像的主要特征表现在细节部分,而高频部分的小波系数体现了图像的细节,所以从这些小波系数中提取的特征,能够表征纹理图像的主要特性。并且这种分析法对亮度不敏感,这一特点是传统的纹理分析方法难以达到的。本文使用提升小波变化提取纹理图像的特征,并使用加权欧式距离分类器来完成匹配工作。在实验中,使用了27个人的不同笔迹,取得了很好的结果。     

人脸图像有效鉴别特征抽取与识别

基于具有统计不相关性的最优鉴别变换,分析了小样本识别问题,提出了抽取人脸图像有效鉴别特征方法,在Ｏｌｉｖｅｔｔｉ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（ＯＲＬ）人脸图像库上得到了平均识别错误率为２．７５％的实验结果,这是目前在ＯＲＬ人脸图像数据库上所得到的最好的实验结果,并在南京理工大学ＮＵＳＴ６０３人脸图像库上得到平均识别错误率为０．９％,的实验结果,这些结果表明所提出的人脸图有效鉴别特征方法     

一种彩色汽车车牌的自动分割方法

汽车牌照的定位是一个公认的较难解决的图像分割问题,文章提出了一个综合多种特征的车牌分割算法;该算法首先利用颜色信息特征加强输入图像的车牌区域,然后基于车牌区域的灰度变化和纹理特征提出一种垂直边缘检测方法实现牌照与背景的进一步分离,使用数学形态学滤波和区域合并,最后运用投影法确定牌照区域;实验结果表明,该方法取得了良好的效果。     

基于改进LeNet-5的车牌识别算法

传统的车牌识别算法包括模板匹配、特征统计等方法,但是这些算法依赖于人工提取图像特征,识别准确率低。卷积神经网络LeNet-5算法能够自动提取车牌图像的特征,提高车牌识别准确率。但是目前基于LeNet-5网络结构的车牌识别算法存在识别不完整,运算时间长等缺点。提出基于改进的LeNet-5网络的车牌识别算法,该算法将输入车牌字符图像归一化为32×16大小,并通过删除传统LeNet-5网络中的C5层、修改输出层中神经元个数等,将车牌字符按照汉字和数字/字母的形式识别输出。通过采集大量车牌数据进行训练验证,结果表明:与前人改进的LeNet-5网络结构相比,本文算法在识别率和时间效率上均得到了提高。     

一种有效的车牌定位方法——数学形态学和字符边缘特征相结合的车牌定位方法

汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。从而实现了车牌图像的准确定位。     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

一种车牌字符位置侦测的新方法

提出一种快速可行的鲁棒性车牌图像二值化算法,实现了对不同质量车牌图像有普遍适用性的车牌图像二值化方法;结合设计的快速连通体标记方法、二值图像简化算法及动态车牌模板搜索算法,实现了从车牌图像中快速定位车牌字符及车牌本身并同时获得车牌字符轮廓信息的新方法.实验证明,该方法对车牌及其字符定位准确率高,且对不同条件下获得的不同质量的车牌图像有较好的适应性.     

Wavelet packet based feature extraction and recognition of license plate characters

~~Wavelet packet based feature extraction and recognition of license plate characters1. Poon, J. C. H, Ghadia, M., Mao, G. M. T. et al., A robust vision system for vehicle license plate recognition using gray-scale morphology, in Proc. of the IEEE Interna…     

一种基于SIFT特征提取的车牌定位方法

针对传统车牌定位算法对车牌图像质量要求较高、鲁棒性较差、准确率较低等不足,提出了一种基于尺度不变特征（SIFT）特征提取的车牌定位新方法．它利用车牌中汉字字符的局部特征属性,以SIFT特征提取方法进行抽取,并用之构建特征模板库,然后把待识别车牌图像的SIFT特征与之相匹配,用RANSAC算法剔除误匹配点后,便得到仿射变换矩阵,从而实现对车牌较准确的初定位和初倾斜校正．进一步对提取的车牌区域图像二值化,用Radon变换求得倾斜角度后,可生成精确的仿射变换矩阵,并实现对车牌的精确定位和倾斜校正．实验表明：与传统算法相比,本方法不仅能够实现准确的车牌定位及倾斜校正,而且对图像亮度、污损、倾斜、尺寸变化等具有良好的适应性和鲁棒性．     

求解统计不相关的最佳鉴别矢量的统一算法

Fisher最佳鉴别准则是高维模式分析中的有效方法 ,其关键是求解最佳鉴别矢量。统计不相关的最佳鉴别矢量保证模式矢量投影后得到的特征是统计不相关的 ,已有的计算统计不相关的最佳鉴别矢量算法不能计算小样本的情形 (类内散布矩阵是奇异的 ) ,针对这种情形 ,该文给出了一种对大小样本都能精确计算统计不相关最佳鉴别矢量的统一算法。在大样本情形下 ,该方法得到的结果与已有的方法相同。为验证算法的有效性 ,将其用于人脸识别实验 ,该方法比已有的方法能得到更高的识别率     

一种改进的最佳鉴别平面

在模式识别领域,基于Ｆｉｓｈｅｒ鉴别准则函数的Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别平面技术有着重大的影响。特征抽取的一般原则是最好抽取模式朱相关的特征,而Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别平面的２个鉴别投影方向虽然是正交的,但一般也是统计相关的。实验结果表明,改进的最佳鉴别平面具有良好分类效果。     

图像处理在汽车牌照识别中的应用

随着自动化和交通工程的发展,汽车牌照识别技术成为一个热点。以识别一张汽车牌照的图片为例,阐明了车牌自动识别的原理,处理过程由预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块组成,采用MATLAB编程实现。经过实例证明,所提方法对牌照识别率很高,且识别方式简单易行,可以应用于实际。     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。