手写字符轮廓曲率的特征提取和识别

首先对手写体字符图像进行平滑,同时获取字符的轮廓点.然后提出了一个字符轮廓曲率计算的有效方法,为了利用小波变换对曲率信号进行去噪和平滑,该方法不是直接从轮廓点出发,而是进一步抽样得出新的轮廓点.最后得到了不受字符旋转、平移、大小、位置影响的字符特征,以及相应的识别算法.实验结果表明,它在单一的特征识别方法中优于其他方法.     

一种实用快速的车牌字符分割方法

针对车牌自动识别系统中的字符分割问题,提出了一种基于车牌字符几何特征的分割字符算法。该方法先用数学形态学对二值化后的车牌图像进行一系列的形态运算,去除掉一些无用信息,使得字符与车牌左右边框、字符与字符之间空懈变大,便于划出字符间的垂直分割线,然后使用一种新的快速测量车牌倾斜度的方法进行校正。实验结果表明,该算法原理简单实用,分割速度快,分割的质量好,便于下一步的识别。     

种用于单字符字体识别的汉字特征提取新算法

本文主要论述了在单字符字体识别中汉字特征提取的新算法。首先使用小波变换对汉字进行分解,然后提取分解后的高频子图像的能量特征;在根据汉字不同字体的特征提取低频子图像的字符轮廓结构特征。     

一种新的彩色图像特征提取方法及其应用

介绍了一种新的彩色图像亮度特征、彩色特征及梯度特征的提取方法，并应用这种方法对珍珠图像进行分割，取得良好效果．     

人脸识别中一种新的Gabor特征提取方法

为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征提取方法．首先利用类别可分离性判据评价Gabor展开系数的分类能力,选择最有利于识别的Gabor展开系数构造新的Gabor特征、然后对人脸不同局部位置处采样点的分类能力进行评价,选择分类能力最强的位置提取特征点、最后就新的Gabor特征对光照和表情变化的适应性进行测试．实验结果表明,新的特征提取方法能够在小样本条件下有效提高识别率,减少特征数量,并对环境变化具有一定的适应能力．     

一种新的彩色图像特征提取方法及其应用

介绍了一种新的彩色图像亮度特征、彩色特征及梯度特征的提取方法,并应用这种方法对珍珠图像进行分割,取得良好效果.     

手写体数字识别系统中一种新的特征提取方法

本文对手写体数字的特征提取方法进行了讨论,分析了当前使用较多的三种特征提取方法,指出了各自的优缺点,并在此基础上提出了一种新的特征提取方案,即13点特征提取方法,该方法从每个字符中提取关键的13个点作为特征点,其主要特点是特征提取简单有效,节省了特征提取时间,提高了识别系统的运行速度.用同一种网络对特征提取后的结果进行训练和识别.仿真结果表明,13点特征提取法用于手写体数字的识别有着极好的适应性,在运行速度和识别率上比起其它算法都有很大的提高,从而极大地证实了新算法的有效性及实用性.     

两种文本类型验证码字符分割提取方法

作为区分人机操作的一种有效方法,验证码图片被广泛使用.通过对验证码图片识别技术的研究,可以及时发现和改善验证码漏洞.识别混合字符型文本类型验证码的关键是提取验证码图像中的单个字符.介绍验证码识别的一般过程,给出基于颜色提取单个字符和基于支持向量机分割为单个字符的两种单个字符提取方法,通过实例给出了详细步骤.     

一种改进的基于Gabor变换的字符特征提取方法

当前应用广泛的光学字符识别(OCR),通常都严重依赖于对图像中灰度信息特征的选自与提取。本文针对汉字字符特征提取,提出一种基于Gabor变换的字符特征提取方法。本方法首先对图像进行归一化处理,再对归一化图像利用Gabor变换计算笔划方向特征,以该特征作为字符的基本特征或者基本特征之一。实验证明该方法提取到的特征对于易混淆的字符和脱机手写字符均具有较好的分类效果。     

多种印刷字体藏文字符的特征提取方法研究

特征提取是文字识别中很重要的环节,传统用于特征提取的方法有模版法、变化特征法、投影直方图法和几何矩特征法等。文章简要介绍和分析了这些传统的特征提取方法及其优缺点,同时,指出了由于藏文字符的特殊性,决定了传统用于特征提取的几种方法在多字体藏文字符特征提取中效果不好的现状,并提出了一种“外围轮廓笔划特征提取法”,该方法用于提出多字体的一个外围轮廓笔划的共同特征,效果较好。     

基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法

提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法。根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征，汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式，而无需提取轮廓和骨架。文中构造了5种不同的弹性网络，并将其应用于方向分解特征的提取，最后，应用863手写样本库HCL2000验证了本文方法的有效性。     

一种基于特征提取的手写字符识别技术

在分析图象处理及其特征提取理论的基础上,研究了字符的笔划特点, 探讨了手写字符的宽度、交叉点、链码等特征,用提取字符结构特征的方法,设计并实现了一种手写字符识别系统。实践证明了这些特征简单明确。     

数字图像的不变特性与特征提取

讨论了两种字符特征向量的提取方法．一种是基于平移、旋转和尺度不变性的图像变换法,另一种是强调字符形状和结构的方向特征量提取法．比较试验的结果表明,通过计算字符图像中心矩的图像变换法具有比较稳定的特征值,有利于机器识别．实验中通过最小距离法进行字符的分类识别,识别率达到80％以上,可用于实时性要求较高的车辆牌照字符识别系统．     

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。     

彝文文字识别中的文字切分算法设计与实现

针对目前国内OCR及其文字切分技术主要应用于汉字、英文等文字的识别,而对于少数民族文字,则缺乏较为实用的文字切分工具的问题,提出了基于少数民族文字识别的文字切分方法.该方法以彝文文字为例进行切分,经实验证明该方法具有较好的切分效果.     

一种特征提取新方法在PQD识别中的应用

从时域和频域出发,提出一种Hilbert变换和Fourier变换相结合的方法,快速识别电能质量扰动.该方法先利用Hilbert变换提取扰动信号的包络,根据包络线提取扰动特征,将5种扰动从常见的8类扰动中分离,对未识别3类扰动的包络线进行FFT变换,再从频域中提取特征对其分类.借助Matlab随机生成800个样本,此方法在无噪声和30 dB高斯白噪声条件下平均分类准确率分别达到了99.7%和99.1%.算法在特征提取耗费时间上是采用DB4小波的特征提取方法的25.7%.     

一种用于字符识别的预处理方法

本文提出一种用于抽取字符骨架特征的预处理方案，以摄象机输入的字符图象先被分割出单个字符．然后用ＩＦＡ算法阈化为二值图象，经规格化处理成１６×１２的标准形式后，再用ＣＧＴ算法进行细化，最后得到字符的单象素宽的骨架．     

有限集手写体汉字特是取及分类器设计

介绍了手写体汉字特征提取的基本概念，采用了一种叠合网络加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络（RBF网络）的模型分析，提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别，并利用结合遗传算法和模拟退火算法的混合优化策略进行RBF分类器的训练。     

基于分形矩的印刷体藏文特征提取方法

基于现有的藏文字丁特征提取方法——图像投影法和方向线素法,运用分形矩理论,提出了一种基于分形矩的藏文字符特征提取方法.用该方法提取的特征有效地反映了藏文字丁的局部和全局特征,减少了图像中像素位置变化给识别部分带来的负面影响.该方法在一定程度上克服了藏文字丁极多而造成的误识率高的缺点,并且解决了由于特征向量维数较多造成的运算速度慢的问题.