基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别模型,提出一种从手写体汉字骨骼图像上提取分叉点的有效改进算法,保证笔划提取的可靠性,并直接从笔划结构上计算统计识别特征矢量;采用主向量空间的非对称参数分布模型计算距离测度．实验表明,基于笔划方向特征和非对称分布的统计识别模型具有优良的识别性能．     

基于过程神经网络的汉字特征提取方法的研究

文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合,给出了一种脱机手写体汉字特征表征方法以及冗余容错表征形状。采用过程神经网络模型的横向时间累积和纵向空间加权求和方法,模拟手写体汉字从左到右和从上到下的书写过程,给出了提取脱机手写体汉字特征的算法与步骤。采用粒子群优化学习算法保证过程神经网络的全局学习能力和收敛能力,建立了手写体汉字特征知识数据结构表,对SCUT-IRAC中的手写体汉字特征提取进等了仿真实验,结果表明该方法具有良好的“认知”手写体汉字特征的能力。     

手写体汉字识别中基于笔段的松驰匹配算法

在汉字识别中，基于线性变换的识别模型往往会失效，用轮廓线段来进行松驰匹配．当手写体汉字曲折笔划较多时也很难提取稳定的轮廓特征，而且轮廓提取受笔划写书粗细的影响较大。本文用相容匹配算法来提取汉字的笔段特征，用模板匹配识别出手写体汉字样本。文中给出一个１００个汉字的识别结果．     

基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取

文章提出了一种基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点,定义了一组新的结构元素序列,保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架,有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜;在此细化的结果基础上,定义了一种新的汉字笔划提取算法,准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息,取得了理想的效果。     

基于组合分类器的联机手写汉字识别

提出一种基于二级组合分类器的汉字手写体识别方法,首先提取汉字的整字特征和笔划特征;进行单字识别的过程中,GA-BP笔划分类器起着对汉字识别的主导作用,当写入汉字出现连笔、字形变化导致系统产生拒识情况时,采用隐马尔可夫整字分类器作为辅助去提高整体的识别率.     

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。     

手写体汉字特征提取的研究

在手写体汉字识别的研究中，汉字的特征提取可以说是整个手写体汉字识别系统中最重要的一部分。本文针对手写体汉字特点，找到了能充分反应手写体汉字特点的三种特征井加以提取；同时提出了将汉字分解为部件来识别的观点。实验结果表明所提取的特征兼顾了提取方法的方便性和特征的稳定性；这些特征能有效地识别手写体汉字。     

网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测

现有的光学印刷体汉字识别（OPCCR）系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的OPCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.     

一种基于曲线匹配的印鉴图像自动检索方法

从汉字笔划横平竖直这一特点出发,提出了汉字图像中适合于印鉴图像检索的两种特征:汉字的外边缘轮廓和汉字的方向投影密度.进而用函数曲线对这两种特征进行量化描述,将对汉字的匹配归结为对函数曲线的匹配.最后通过实验验证了这两种特征的稳定性以及基于这两种特征的曲线匹配方法的有效性.     

全相位方向滤波器组设计及其应用

为提高方向滤波器组的方向选择性和运算速度,基于全相位列率滤波理论提出了一种新的方向滤波器组设计方法该方法直接从频谱特性设计纯二维方向滤波器并灵活构建方向滤波器组,避免了传统方向滤波器组对图像的旋转、采样等操作,可以更多地保留图像细节并减小运算量．采用该方法设计了2种全相位方向滤波器组,并将其用于图像去噪对经典测试图像的实验结果表明,与Contourlet变换及其改进——非下采样Contourlet变换相比,采用该方法去噪后图像的峰值信噪比最多提高2．96dB,且重建图像的主观质量也较好．     

基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法

根据柔性形态学的相关概念和性质,提出了一种基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法.该方法首先定义了方向性结构元素,在结构元素内引入模糊推理方法判别图像边缘方向,进而构造方向性柔性形态学滤波器对图像边缘进行滤噪增强,并根据局部均值和熵差自适应确定增强系数.实验结果表明该方法可以有效滤除噪声,增强图像边缘.     

利用张力样条模拟定向井井眼轨迹的方法研究

根据张力样条的特性及定向井井眼轨迹的形成规律,提出了用张力样条模拟定向井井眼轨迹的方法.详细介绍了用张力样条法确定定向井井眼轨迹的步骤.利用这种方法可以计算定向井任一点的空间位置.实例计算结果表明,在已知任意个相邻测点之间,用张力样条插值计算未知测点的井斜角和方位角,与实测值相比,误差很小,满足实际井眼轨迹计算的要求,具有实用价值,为定向井井眼轨迹的计算提供了一种新的方法.     

基于P2P网络的安全路由协议设计与分析

由于P2P网络具有非中心化的特点,网络中每个节点都起到路由器的作用,容易遭受基于路由信息的攻击,而现今的路由协议还没有解决此问题．因此,在分析P2P网络安全特性的基础上,描述了有向路由和概率路由,给出了多路经密钥交换方案仿真结果表明：引入概率算法到基于P2P网络的路由协议中能有效避免密钥交换被破坏,增强网络的安全性能．     

自然手写汉字五笔码识别法

在深入剖析五笔字型键盘输入法编码原则和字根结构基础上,结合联机识别技术特点对五笔字根作出适应性发行后,提出了一种联机识别自然手写汉字新方法：五笔码识别法。在构建的识别体系中 采用了层间分级技术,并提出将键盘输入技术与联机识别技术有机融合,为联机识别自然手写汉字探索新途径。     

基于Walsh变换检测指纹方向场的算法

依据可靠、误差较小的方向场诃以准确快速地找到诸如指纹螺旋中心等特征，并且使快速提取指纹图中沟和脊的特征成为可能，为此经过分析比较以往检测纹路方向的算法，根据指纹图的特点邮一种用Ｗａｌｓｈ变换检测纹路方向的算法，该自救不但速度较快，容易实现，而且其计算结果也证明能很好地表示指纹图上纹路方向的和特征，即使指纹图像有所旋转，该算法也能得取确切的方向场。     

考虑材料粘弹性混凝土路面温度翘曲应力分析

以线粘弹性模型理论和有限元初应变增量法为基础，提出了考虑材料粘弹性性质的水泥混凝土路面温度翘曲应力的数值计算方法，并编制了相应的计算机程序ＶＴ０．５运用该程序分析了两种地基上的混凝土路面板在温度翘曲变形受到地基反力约束时产生的翘曲应力，得到了较仅考虑材料弹性特征时更为合理的结果，为完善水泥混凝土路面温度翘曲应力的计算提供了科学的方法。     

一种基于流形学习重建的脱机手写数字识别算法研究

本文针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习重建的手写体数字识别方法。该方法与传统的流行学习识别方法不同,传统的方法是先对待识别模式进行降维,然后再对降维后的特征进行分类识别;本文提出基于重建的LLE算法（简称RLLE）。该算法首先分别对每一类字符训练样本进行LLE降维,得到每一类字符降维后的向量。然后将待识别字符分别在每一类字符中进行降维,并依据该降维后的矢量在每一类中对字符进行重建。最后选取重建误差最小的为待识别的所属的类。通过对MINST字库的一系列实验表明该算法具有较高的识别率,同时该方法为手写体数字识别的研究提供了一条有效的新途径。     

一种基于剪切波变换的人脸表情识别算法

剪切波变换是一种新型多尺度几何分析方法.利用剪切波变换良好的方向敏感性和各向异性,提出了一种基于剪切波变换的人脸表情识别方法.实验表明,该方法在日本JAFFE和加拿大瑞尔森RML人脸表情数据库上的识别率分别达到了98.58％和95.83％.     

汉英机器翻译中趋向动词处理研究

在大规模语料的基础上,对趋向动词的用法和上下文信息进行了统计和分析,得到了趋向动词在谓词后面作趋向补语的概率、小概率作趋向补语（即趋向动词在谓词后面作补语的概率介于两个阈值之间）时的上下文信息;建立了一个基于趋向动词在谓词后面作趋向补语的概率统计模型来识别趋向动词用法,同时,根据趋向动词与谓词搭配后词义变化情况,对词典进行了补充．封闭测试识别精确率达99．01％,召回率达96．67％;开放测试识别精确率达98．14％,召回率达96．19％．