表格型票据图像手写体特殊符号的混合检测算法

为了解决表格型票据图像定位区域中手写体勾符号的判定问题,该文提出一种混合检测算法并应用在表格型票据图像处理中。提出基于稀疏表示的形态学链码跟踪算法从而准确标记票据的外围轮廓。提出一种最优轴投影测度算法,完成外围轮廓角点坐标检测并对其进行倾角修正。根据标准模板库中的框线特征进行模板匹配,确定特殊字符所在的定位区域,利用空间卷积算法获得勾符号的判断标准。该文算法对表格型票据图像处理具有通用性,并能有效降低大规模多种类票据内容的定位与识别难度。实际银行支票图像测试证明了算法的有效性和鲁棒性。     

一种新的票据自动识别系统

设计了一种基于主曲线和粗糙集方法相结合的新颖的票据自动识别系统．首先提出一种高效的数字框定位技术、边框处理方法，并用于从票据中提取待识别数字串；然后建立有效的数字串分割算法来分割数字串；最后利用主曲线和知识约简算法进行数字特征提取和分类器设计．实验结果表明，该方法在实践中是可行的，为各种票据自动识别提供了一条新途径．     

手写体数字形成的计算机模拟

研究邮政编码及各种票据的手写体数字识别时,需要深入了解手写体数字的形成过程,而人工手写体难于取得大量样本,且样本特征不完整,不易对样本的退化程度进     

带有格线边框的手写体数字串处理系统

各种单据中存在着大量填写在线框中的手写体数字需要处理。这些线框为定位和分割图像带来了更多的参考信息 ,但同时也提出了如何在尽量不损伤待识别字符条件下去除线框的新问题。论文对带有线框的数字金额字符串的处理和识别进行了研究 ,并给出了一个通用方法。该处理方法采用数学形态法去除数字串的边框格线 ,利用格线的信息和连通域的特征把字符串分割成独立的待识别的数字字符 ,字符识别采用支撑向量机 ,最佳识别结果的选择采用概率统计和先验知识相结合的方法。该处理方法已应用于实际系统并取得了满意效果 ,具有很强的实用价值     

UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别

针对UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别问题,提出了结构特征和统计特征相组合的三级分类方案.经过印刷体去除、二值化、作业量判别等预处理之后,一级分类器提取点、线、圆等结构特征并进行组合构造相应模板,然后采用粗细两阶段方案进行模板匹配;二级分类器提取区域模糊统计特征,构造了10个一对多的SVM分类器;三级分类器提取投影特征、笔划特征、Fourier变换特征等,然后利用RBF神经网络进行分类.实验表明该方法合理有效.     

基于小波分析和EMD的手写阿拉伯数字字符特征表示

经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构做出精确的分辨, 利用这一特点本文提出了一种基于小波变换和EMD的票据手写体数字特征抽取方法。 通过对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓, 进而对规范轮廓曲率序列作EMD分解,以获取浓缩曲率特征的主要信息,最后对此曲率特征数据进行聚类分析。 实验表明,与经典的字符特征提取算法相比,本文方法具有更好的聚类效果,提高了分类器的分类设计能力。     

基于粗糙集的手写体数字识别多分类器

提出了一种新的手写体数字识别方法.首先采用多分类器提取手写体数字的各类特征,以提高识别正确率;然后利用粗糙集对这些特征属性约简来提高识别速度.测试结果表明,该算法的提出是成功的.     

一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位,得到一些可能的车牌区域,然后确定这些区域的精确范围,同时去除部分伪车牌,在字符提取和字符识别时进一步去除伪车牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后,得到真正的香港车牌区域。     

基于改进LeNet-5模型的手写体中文识别

手写体中文的自动识别是中文文档数字化的前提和基础,由于中文字符数目繁多、相似性强、字体种类繁多、书写随意、缺乏统一规范等原因,一直是计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题.为解决这一难题,提出了一种基于卷积神经网络的手写体中文识别方法.在经典LeNet-5网络模型的基础上进行改进,提出了一种LeNet-Ⅱ模型.利用改进的Inception模块和空洞卷积,设计了一种并行的双路卷积神经网络结构;两路分支可分别提取手写中文图像中不同尺度的特征,获得多个尺度的特征图像;通过对其进行特征融合,可以达到丰富特征图像多样性、提升识别准确率的目的;最后经过全连接层进行分类.利用经典手写体中文数据集进行训练,利用该模型实现了3 755类手写体中文字符及相关文本的自动识别.实验结果表明,基于改进LeNet-5模型的手写体中文识别方法,在同一训练数据集上的收敛速度和识别准确率明显优于经典LeNet-5模型,对经典数据集的识别准确率可以达到95.21%,也高于其他传统算法;此外,对4幅手写体中文文本的平均识别准确率达到97.30%,超出了人类表现,取得了理想的实际效果.     

基于组合特征的多分类器集成的脱机手写体彝文字识别

组合特征的多分类器集成是提高脱机手写体字符识别率的一种发展趋势,选用2组具有统计特征的组合特征对脱机手写体彝文字进行识别:第1组,使用应用广泛的弹性网格特征、笔划密度特征;第2组,使用方向线素特征和投影特征;同时本文提出一种基于笔划粗切割的特征提取方法用于彝文字的结构特征的提取.最后通过多分类器集成方案输出识别结果.实验结果表明,该方法能得到比较理想的识别效果.     

基于特征点和轮廓特征的粘连数字分割

提出一种粘连数字分割的新方法．利用粘连数字图像细化后得到的特征点给出图像的图表示,然后结合粘连数字的轮廓特征给出分割候选点,最后利用本文定义的分割效果评价标准,从分割候选中给出最佳分割．实验证明本文给出的新方法具有分割结果良好并且速度快的特点．     

基于识别的粘连手写数字串切分系统

为解决手写数字串中的粘连问题,提出了一种基于识别的粘连手写数字串切分系统。该系统通过外轮廓分析和投影分析,找出相应的候选切分线。利用候选切分线对数字串过切分,过切分后的每个子图像定义为一个片段,相邻的一个或多个片段的组合定义为一个集团。数字串的每个候选切分结果由一个或多个集团组成。对所有的候选切分结果建立一个概率模型,并使用单个数字识别器对所有集团进行识别。根据最大后验概率准则,选出最优的切分结果。在搜索最优切分结果时,使用剪枝算法,降低了算法的时间和空间复杂度,从而满足实时处理要求。利用从NISTSD19中收集到的样本进行实验,正确切分率高达97.72%。     

灰数序列关联分析

定义了取数一致(或取数相反)和取数顺序一致(或取数顺序相反)的离散灰数,指出了两者之间的关系.通过定义灰关联度的白化值为灰数比较序列的白化序列与灰数参考序列的白化序列的关联度给出了灰关联度定义.进一步给出了灰关联度最小、最大白化值的一种计算方法和一些比较序列与参考序列的关联序的一种排法.对取数一致的灰数序列,给出了一种计算灰关联度的简便方法.     

数值分类在藓类植物中的应用

根据数值分类学的基本原理,设计了一个实现藓类植物数值分类的算法,通过该算法对33种藓类植物孢子和孢蒴的主要性状进行了计算机数量化分析,根据距离系数验证了它们之间的相似性和区别,并与形态和细胞分类作了比较,从数值分类角度可以说明大帽藓属（Encalypta）、真藓属（Bryum）和金发藓属（Polytrichum）是属级的自然分类群,小金发藓属（Pogonatum）与金发藓属（Polytrichum）是科一级的自然分类群,有2个物种与所在属的其它物种距离系数相差相关稍大,原因有待进一步探讨。     

数形结合思想及"以形解数"模式

数形结合思想是数学思想中的基本思想,探讨了认识数形结合思想的一些观点;介绍了数形结合思想中"以形解数"的几种常用模式.     

几何法在求解函数最值问题中的应用

本文通过挖掘求解最值问题的几何意义,构造出相应的几何模型,将函数最值问题转化为几何问题,针对不同问题运用构造向量、数形结合、构造曲线等方法求解最值,探求了解决问题的简捷方法,并结合实例探讨了利用几何方法求解一些函数的最值。     

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。     

诸广308铀矿床矿物学特征及铀的赋存状态研究

308铀矿床产于诸广花岗岩体中,铀矿物以沥青铀矿为主,其次为铀石。脉石矿物有微晶石英、绿泥石、水云母、萤石等;金属矿物有黄铁矿、方铅矿、闪锌矿、赤铁矿以及副矿物锆石、金红石、磷灰石等。沥青铀矿在矿石中呈斑点状、粒状、环状、脉状,矿石结构以粒状结构为主,矿石构造多为浸染状构造。铀主要以独立铀矿物形式存在,生长于矿物裂隙及边缘。     

CFG桩复合地基应力传递及沉降计算研究

分析CFG桩的加固机理和竖向的应力传递特征。通过一个工程实例,验证了CFG桩的设计计算思路,分析弦线模量法和复合模量法在计算沉降方面的利弊,并与实测沉降进行对比分析,发现弦线模量法比较适合关中地区CFG桩复合地基的设计计算,具有推广价值。