一种新的基于轮廓特征的指尖及手指指向检测方法

传统基于K-Curvature以及凸包理论的指尖识别算法往往存在严重漏检问题.针对此问题,提出一种新的基于手指轮廓特征的指尖及手指指向检测方法,关键步骤包括轮廓平滑、直线区域检测、手指指向及指尖定位三部分,可实现精确快速的指尖识别过程.通过对不同姿态手势进行实验验证,所提算法能在准确定位指尖位置的同时,得到手指指向信息.满足人机交互系统对指尖点及手指指向获取的实时性要求,并对不同手指指向具有较强的自适应性.     

基于径向对称变换的实时指尖检测算法

对于很多基于视觉的徒手人机交互系统,指尖的检测是其中的关键环节.为此提出了一种新颖简单但高效的方法来实现不同背景下的指尖检测,该算法不需要进行任何前景分割来辅助定位.针对指尖自身的形状所具有的径向对称性质,采用改进的径向对称变换算法先检测出指尖的候选点,然后通过肤色判别操作来帮助实现指尖的准确定位.实验结果表明,本文算法在不同的实际背景下都具有很好的检测效果,对光照的鲁棒性也较高,并且能够达到实时.     

用数学形态学方法提取印刷体汉字特征

本文首先扼要介绍二值数学形态学的基本运算和主要结果,然后通过具体实例阐述用开运算和击中运算提取印刷体汉字各种特征的方法,还给出了C语言程序及其运行结果.     

汉字的层次轮廓特征及其应用

汉字特征的描述与匹配，是汉字识别研究中的两个重要问题。从上下左右四个不同的方向看一个汉字，在不同的层次和位置，可以得到不同的曲线段，这些曲线段是汉字笔划的反映，唯一地确定了汉字的结构。基于这一观点，本文从轮廓的角度，给出了汉字特征的一种形式化描述方法，提出了汉字的层次轮廓概念，给出了相应的局部最优匹配算法，最后，将该方法应用于特定人脱机手写体汉字识别中，取得了较为理想的效果。     

基于反馈的手写体汉字识别系统

文章构建了一种基于反馈的手写体汉字识别系统,在完成首次识别之后,将识字结果信息进行反馈,依据反馈结果定义了3种广义识字误差;通过对3种广义误差的类型和数值进行定性与定量相结合的分析,建立了识字误差的分析方法;实验表明了方法的有效性.     

一种自动学习的印刷体汉字识别系统

介绍一种采用可能性理论与模糊逻辑方法相结合的自动学习分类器设计系统。该系统通过学习抽样字符可测定特征值的可能性。分类器利用模糊逻辑来联合几种特征而计算出全特征组的可能性。在分类器设计中可以自由选择字符类及特征的数量。所描述的印刷体汉字识别包括粗分类及两级精分类。为了克服字符结构变化对特征的影响，在字符点阵中将特征抽取区域的界线模糊化。全系统包括字体分类器及四个单字体分类器。     

无约束手写体支票金额汉字串识别系统

针对手写支票金额汉字串分割和识别都十分困难的特点 ,提出了一种基于隐 Markov模型的 ,分割与识别相结合的算法。该算法具有如下的突出优点 :在分割方面 ,将偏旁部首作为分割的基本单位 ,充分考虑无约束手写汉字分割的各种交叠和粘连情况 ,降低了金额汉字串分割的难度 ;在识别方面 ,通过对字符识别结果采用多选 ,利用动态规划算法来对整串字符进行识别 ,提高了汉字串的识别率。作为处理分割困难的汉字串的一种新思路 ,该方法对于其他手写字符识别问题也具有重要的借鉴意义。     

超微量指尖血检测乙肝五项指标临床观察

酶联免疫吸附试验（ＥＬＩＳＡ）检测乙肝五项指标，是临床乙肝诊断、分型、健康体检及流行病学调查的主要方法。近年来，该试验方法在保持其特异性、敏感性的基础上，由原来的二步法改进为快速一步法。具有方便、快速、特异性强、灵敏度高、酶标板条可折用（最小可折一孔），既适用于大医院，防疫站的大标本量检测，又适宜于小单位少人份检测而不浪费试剂的特点。使其能迅速普及到中心卫生院一级基层单位。目前，某些单位又将原来的     

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。     

基于多引擎的印刷体汉字识别系统的设计

设计一种基于多引擎的印刷体汉字识别系统,优先采用汉王光学字符识别（OCR）引擎的版面分析结果,在汉王、清华OCR引擎分别完成字符识别之后,根据字符的图像坐标,整合两者的识别结果,并用彩色突出两OCR引擎的冲突字符、置信度低的字符及WiseCheck语义校对引擎提示的错误字符。该系统改善了现有大规模数字化加工生产线中人工...     

基于图像分割的古彝文字识别系统研究

介绍了一个古彝文字识别系统实现方案,并重点讨论了图像分割和字符识别,包括图像细化、大小归一化、模板匹配等关键技术.应用MATLAB和C 语言编程实现了上述过程的仿真,仿真结果对古彝文字识别研究具有一定意义.     

用于手写体汉字识别的汉字结构模型

针对手写体汉字识别问题，选取笔段和笔划作为基元，分析手写体汉字的组成规律和变形规律，提出了两种汉字结构模型：笔段中心点模型和笔划关系矩阵模型，以及基于模型的分类依据和识别方法．根据所提出的模型，采用两级分类方案构造汉字识别系统，粗分类采用笔段中心点法，细分类采用笔划关系矩阵法．实验表明模型是有效可行的．     

神经网络文字识别系统的研制

研究人工神经网络技术在文字识别上的应用．阐述了该系统的基本原理、模型，并运用反向传播（ＢＰ）模型进行文字识别系统的模型，以探求解决集合庞大、字形复杂并且存在大量相似结构的汉字的高速自动输入途径     

汉字识别及现状分析

就汉字识别及特征提取方法作了概要性介绍，然后通过对汉字识别现状的调查和分析，提出了在目前汉字识别领域中应侧重的研究工作，具有一定的指导意义。     

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。     

基于子笔划的手写体汉字识别

该文给出一种汉字子笔划的提取方法 ,较好地解决了因子笔划相交 ,使提取的同类字符子笔划不稳定问题。引入了字符的固定部件划分方法及特征矩阵的概念。字符部件中包含各类子笔划的位置、长度等信息 ,特征矩阵是这些信息的集中体现。设计了一种新的遗传算法 ,由未知字符一个部件的一类子笔划表示的字符与某类模型的相似度 ,既由与其它 3类子笔划相应的相似度调节 ,又由与周围部件同类子笔划相应的相似度调节。实验表明 ,该手写体汉字识别方法是有效的     

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。