一种机械式电表的数字识别方法

在自然光条件下用普通相机拍摄的电表图像，分辨率较低且变形严重，对于不同表盘其数字大小、字形也不同．针对以上问题，提出了一种八方向跟踪找空洞数字识别算法，利用每个字符的空洞和缺口数目对机械式表盘上的数字进行识别．该识别算法无需对数字大小、字形进行归一化．实验表明该找空洞数字识别算法在抗干扰性方面表现良好，有效地降低了算法...     

基于压缩子结构特征的手写体数字识别

在对字符结构进行分析的基础上 ,提出了一种用于自由手写体数字识别的子结构特征 .由于绝对位置、笔画长度等特征因人而异 ,文中利用字符的拓扑信息来增强特征的稳定性 ,并将字符模式表达为一个矩阵 ,矩阵的每一列即为字符的一个子结构特征矢量 .由于子结构特征表达的模式可分性强 ,可通过矩阵运算对模式进行特征压缩 ,同时将不同模式等维化 ,利用一变结构神经网络构造分类器 ,避免了传统子结构特征规则匹配的缺点 ,提高了模式匹配速度 .利用信函分拣机提供的数字进行测试 ,识别率可达 97.58%.     

具有负载识别功能的数字电能表设计

针对现有电能表精度差、可靠性低的问题,设计了一种基于SST89E564RD单片机和ADE7753电能计量芯片的智能数字电能表,该数字电能表具有能量累积、费用计算、恶性负载识别、过流过载保护、定时关断、电力线载波通信等功能.给出了硬件原理和软件流程,采用C语言模块化编程,便于理解和维护.市场应用表明该数字电能表精度能够达到1.0级,运行可靠,具有广泛的应用前景.     

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.     

基于改进的局部方向模式人脸表情识别算法

针对LDP利用Kirsch算子计算8方向的边缘响应值并排序,特征提取速度慢的问题,提出了一种改进的分解局部方向模式DLDP(divided local directional pattern)特征提取方法。将Kirsch算子的8个方向掩模分成2个子方向掩模再分别计算边缘响应值,获得2个编码(DLDP1和DLDP2),级联两个编码的直方图得到表情特征DLDP。然后利用主成分分析法(PCA,principal component analysis)降维处理。最后用支持向量机进行表情识别,在JAFFE数据库上的实验表明,本文方法与近几年效果较好的特征提取算法相比,不仅缩短了特征提取的运算时间,而且提高了识别率。     

人工神经网络用于数字识别

本文给出Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网和Ｈａｍｍｉｎｇ网在数字识别问题上的具体实现结果，并在此基础上，提出一种改进的Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络模型，实验结果表明，改进的神经网络的识别率有所提高。     

脱机手写体数字识别研究综述

介绍了目前脱机手写体数字识别在预处理、特征提取、分类识别3个阶段主要采用的方法,比较了各种方法的优缺点,并提出了一种将相关向量机有效地用于解决多分类问题的方法.最后指出今后研究中需要注意的问题和方向.     

基于多级分类器的自由手写数字在线识别

设计了一种用于手写字符在线识别的多级分类器模型。在该模型中,通过对四个独立的分类算法进行集成,将脱机方法与联机方法,神经网络方法与传统方法有机地结合起来构成一个完整的手写字符在线识别系统。理论分析和实验结果表明,该集成系统比单一系统具有明显的优越性。     

一种新的车牌数字及字母字符识别方法

车牌字符识别是车牌自动识别系统的关键环节．车牌数字及字母字符识别是车牌字符识别的重要组成部分．传统的模板匹配法的缺点是在车牌图像质量退化时识别率较低．提出一种新的改进的模板匹配法．该方法定义前景匹配度、背景匹配度和整体失配度3种匹配测度进行模板匹配,匹配成功则直接获得识别结果,否则,对相似字符情形应用特征区域模板匹配法,对其他情形应用空心模板匹配法．实验结果表明,该方法对车牌字符褪色、污迹、断裂、模糊、光照不均等质量退化车牌图像具有较好的识别效果．     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

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．     

数字字符图像的自动识别

针对无限制手写体数字字符的识别问题进行了探讨．输入图像经过预处理后。进行特征抽取及分域处理．每一区域内对应一类基元、基元的类别由特征组合情况来确定．对骨架的拓扑结构进行全面描述．形成输入字符图像的一维链码．以此与参照链相匹配．根据匹配结果。进行识别．     

印刷体蒙古文文字识别的研究

分析了蒙文文字的结构特征，论述了蒙文印刷体文字识别的原理，提出了从蒙文文字的预处理到特征提取以及模式分类等各处理阶段的实现方法，并且已将这些方法应用于蒙文印刷体文字识别软件的设计中，试验结果表明这些方法是可行的和高效的。     

基于空间分布特征的手写体数字识别

首先根据手写体数字在空间上的分布情况，提取其空间分布特征，同时定义了一种新的特征；其次，提出了一种新的细化方法，并用最小距离法对手写体数字进行了识别。该识别方法较传统方法简便，不必考虑笔划的多变性，具有较高的识别正确率，并能实现快速识别。     

基于代数方法的图像特征抽取和识别

该文对文献（３）中的相似度计算了改进,用低维矩阵替代高维矩阵进行计算,先证明没有改变原有图像矩阵的相似度,然后用新方法和原方法解决一组人脸图像识别问题,实验结果表明,新方法大大减少了计算量,又能保持稳定的识别率,具有较高的识别效果。     

指纹特征匹配若干问题的研究

研究了指纹细节点特征匹配的关键问题.在匹配准则上,算法考虑了待匹配点的质量以及重合区域内匹配点和未匹配点对打分的影响.将待识模式和模板分解为局部模式,寻找最大密度点作为最优匹配.实验表明,该方法降低了计算量,并提高了匹配的准确性.     

指纹特征匹配若干问题的研究

研究了指纹细节点特征匹配的关键问题. 在匹配准则上,算法考虑了待匹配点的质量以及重合区域内匹配点和未匹配点对打分的影响. 将待识模式和模板分解为局部模式,寻找最大密度点作为最优匹配. 实验表明,该方法降低了计算量,并提高了匹配的准确性.     

一种改进的语音识别抗噪算法

为了提高在噪声环境下的语音识别性能,提出一种融合信号级和特征参数级抗噪的抗噪算法.该算法首先对带噪语音用最小均方误差估计法进行语音增强,后端对原始的带噪语音运用自相关法,以有效抑制加性和卷积噪声.实验结果表明,该算法能有效提高系统在噪声环境下,特别是低信噪比情况下的识别率.