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。     

基于TensorFlow手写数字识别模型改进

设计手写数字识别模型,在TensorFlow框架上使用Softmax回归算法实现手写数字图像的识别,并且在此模型基础上添加神经网络改进模型。实验表明,使用TensorFlow能够快速实现手写图像识别,改进模型后实验准确率可从87.8%提升到99.2%。     

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.     

手写数字识别的系统设计

数字识别技术的研究不仅可以解决当下面临的数字识别问题,同时在图像识别,机器学习等方面也有铺垫作用。该文主要通过卷积神经网络(CNN)方法实现手写数字的识别。先设计网络模型,再用MNIST数据集训练,并测试网络模型的识别准确率,接着对手写数字进行图像的预处理,输入到模型中,验证正确程度。     

基于OpenCV视觉库的手写数字识别系统

运行在电脑的手写数字识别系统在移动性和便捷性方面存在诸多缺陷,为此,将数字识别算法移植于灵活小巧的高性能嵌入式设备,设计了一种基于视觉库OpenCV (Open Source Computer Vision Library)的手写数字识别系统.通过舵机云台调整拍摄角度,利用图片拼接和数字分割技术,实现短距离、大面积的手写数字识别.比较了使用KNN(K-Nearest Neighbor)、支持向量机和人工神经网络3种分类算法训练的模型在识别速度、识别准确率、模型体积等方面的区别,经过测试,使用人工神经网络算法在树莓派上的识别时间可低至0.115 s,识别准确率可达72％,具有一定的应用价值.     

手写数字识别浅析

手写数字的识别研究有着重大的现实意义,本文先对手写数字识别技术进行概述,然后介绍了手写数字识别的分类和基本步骤,最后对全文进行了总结。     

基于改进卷积神经网络及SVM的手写数字识别方法

手写数字识别在数据的自动读取、银行支票识别、邮政编码自动识别等领域有重要的实际应用价值.为了提高手写数字识别的准确率,提出一种将卷积神经网络与批量归一化(BN)网络结合来提取手写数字图片特征、并用支持向量机(SVM)进行分类的手写数字识别方法.经实验验证,所提出的手写数字识别方法准确率达到99.6％,相比于Vgg-16、Xception等改进卷积网络的识别准确率有较大的提高.     

联机方法与脱机方法相结合识别自由手写数字

提出了一种将脱机方法与联机方法有机结合的字符识别方案。将其用于识别自由手写数字时,对５万手写字符的识别率为９７．５４％,误识经为１．９８％,拒识率为０．４８％。     

带有手写干扰的印刷体数字识别

首先提出黑白特征分离（即黑白特征局部和整体分离提取特征的思想）和一种ＢＰ神经网络的快速收敛算法及训练策略,并在此基础上构造了５种独立的识别模块．应用加权表决方法设计了识别带有手写干扰的印刷体数字及一些特殊字符的综合方法,取得了理想的效果．     

从工程图中分离和识别字符模式的技术

提出了一种内、外边缘的快速检测方法分离工程图中的字符模式．该方法具有很高的可靠性，可分离手写或印刷体的英文、法文、德文、俄文、希腊字母、阿拉伯数字和汉字．对于字符识别，采用了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型，并引入了“半优化”学习算法替代传统的Ｈｅｂｂ学习算法，获得了较好的效果．     

视觉注意的图像目标预检测

提出了融合自底向上和自顶向下模式的视觉注意机制的改进算法.该算法使用以完整轮廓信息作为物体识别标志的方式,几乎不需要先验知识,改进了自顶向下算法的需要大量先验知识的弱点;同时由于将物体轮廓作为的一个识别和预检测的重要参考信息,改进原视觉机制中的仅使用三个显著图,没有整体意识,从而致使识别范围过大的弱点.实验证明该方法提升了搜索预检测目标的准确度.     

特征造型系统与CAD/CAPP的集成

特征造型技术的应用和研究为CAD与CAPP系统间的信息集成开开创了一条有效途径。虽然CAD和CMPP系统在对于产品特征的定义、选取、认别和数据结构等方面.两者的认识和具体应用上还存在一定的差异。但目前的研究已经表明要实现CAD／CAPP的集成，构造统一的产品信息模型是必然的发展趋势。本文就通过特征造型系统完成CAD／CAPP信息集成的必要性、特征造型系统与CAPP的接口问题，面向CAD/CAPP的特征定义和表示方法等方面的内容进行扼要的讨论。     

应用计算机视觉的动态手势识别综述

从手势识别系统框架模型、手势分割、手势建模与分析和手势识别等几个方向,系统地综述当前计算机视觉动态手势识别技术的研究现状,分析其存在的不足,提出了进一步研究的问题.结果表明:基于简易可穿戴设备的手势识别、基于深度视觉传感器的手势识别和多方法交叉融合的手势识别将是未来该领域的发展趋势.     

新时期中国体育教师教育探析

教师教育一体化是当今世界教师教育的发展趋势,世界范围教师教育的职前培养和在职培训趋向合作和统一,一体化的模式得到普遍认同和接受。我国教育体制的改革为体育教师教育的发展提供了广阔的空间,为建立一只高素质、高水平的体育教师队伍提供了良好的机遇。我国体育教师教育只有建立一体化的教育管理机制,组织机构,统筹职前教育．入职教育和职后教育内容和课程设置,组成一体化的教师队伍,才能整体优化教育资源机构,解决体育教师教育的困境。     

Component-based software reliability process simulation considering imperfect debugging

In view of the flaws of component-based software （CBS） reliability modeling and analysis, the low recognition degree of debugging process, too many assumptions and difficulties in obtaining the solution, a CBS reliability simulation process is presented incorporating the imperfect debugging and the limitation of debugging resources. Considering the effect of imperfect debugging on fault detec- tion and correction process, a CBS integration testing model is sketched by multi-queue muhichannel and finite server queuing model （MMFSQM）. Compared with the analytical method based on pa- rameters and other nonparametric approaches, the simulation approach can relax more of the usual reliability modeling assumptions and effectively expound integration testing process of CBS. Then, CBS reliability process simulation procedure is developed accordingly. The proposed simulation ap- proach is validated to be sound and effective by simulation experiment studies and analysis.     

一种基于语义特征的快速人脸检索方法

运用数字图像处理技术、人脸模式识别技术与传统的数据库检索技术,融合基于文本的图像检索和基于内容的图像检索两者技术优势为一体,避开了在图像之间进行的繁琐匹配处理过程;以200人为待测样本进行检索实验,正确检索出来的为155人,完全匹配的为125人,系统的识别率为75.55％,平均检索时间小于0.1 s;实验证明,这种方法具有很强的鲁棒性,使用此方法所建立的语义人脸图像检索系统,具有快速、高效、实用的特点.     

基于STEP的自动特征提取技术的研究

基于特征建模的CAD/CAPP集成技术的研究是当前CAD发展的一个重要方面,也是实现CIMS的关键技术之一。文中尝试运用自动特征识别和特征转换相结合的混合式特征识别方法来实现制造特征的提取,以建立CAD与CAPP之间一个很好的智能接口,以便于解决CAD/CAPP的信息集成问题。     

语音识别芯片及应用

本文对比介绍了几款语音识别集成芯片的功能特性和应用情况，并通过一个实例简要说明了用语音识别芯片构造一个系统的应用方法。     

LabVIEW中属性节点的研究

分析了在LabVIEW环境下属性节点的功能;并且,具体讲述了采用属性节点来动态的调用VI、控制ActiveX控件和利用ActiveX技术访问MicrosoftExcel文件。     

基于专家信任度的弹道导弹目标识别方法

为了改进弹道导弹目标识别过程中多传感器系统传输数据容易产生冲突,以及现有D-S改进算法对冲突证据与不冲突证据难以统一融合的问题,提出了基于专家信任度的弹道导弹目标识别算法,并给出了基于专家信任度的弹道导弹目标识别系统模型和专家知识库模型。新算法将收集到的证据分为冲突证据和不冲突证据,冲突证据集采用专家评判系统进行评判,不冲突证据采用传统D-S理论进行融合,然后将两者得到的结果进行再融合,得到决策结果。实例分析表明,与现有方法相比,新方法不仅能够在证据一致性很好时具有很高的精度,而且当证据高度冲突时也具有很好的融合效果。