一种脱机手写维吾尔文切分的方法

随着信息技术的迅速发展和计算机软件技术的不断成熟,维吾尔文信息处理也取得了很大的进步.字符切分是字符识别的基础,文章在分析维吾尔文字母的结构特点的基础上,对维吾尔文单词的切分进行了一些研究,根据对字符的高度,宽度,相邻字符块的间距,笔画分布规律等特征进行分析,提出了一种切分方法.     

基于LVQ神经网络的手写字母识别

提出了一种基于LVQ神经网络的手写英文字母识别方案.介绍了LVQ神经网络的基本原理,并利用LVQ神经网络的结构简单、泛化性能好、收敛速度快的特点,将它应用于复杂的英文字母识别.通过对英文字母图像进行预处理和特征提取,将提取的特征对网络进行训练,并利用训练好的网络对英文字母进行识别.Matlab仿真实验结果表明,LVQ神经网络可以对英文字母获得较高的识别率.     

一种基于MATLAB的手写字母的神经网络识别方法

利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法,采用MATLAB软件构建用于特征识别的两层前向神经网络,将已知字母经图象处理后对BP网络进行训练,此BP神经网络可以成功地识别A－Z26个手写英文字母。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

基于分层时序模型的步态识别算法

以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法,但都存在一些不足之处.提出了一种新的动态贝叶斯网——分层时序模型,该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态,将隐马尔可夫模型和动态纹理模型做了结合,充分发挥了其优势.该方法在CMU Mobo步态数据库和CASIA步态数据库B上做了评估,结果充分显示了分层时序模型的高性能.     

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。     

一种基于隐马尔可夫模型的在线手写签名认证算法

给出一种对签名特殊点的提取方法, 并以此特殊点作为签名的分割点, 获取每段中的重要特征进行分析. 在此基础上, 提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的在线手写签名认证算法, 并利用第一届国际手写签名认证竞赛(SVC 2004)的测试数据库检验了算法的有效性.     

基于PCA与DHMM的发动机故障诊断研究

提出了主元分析方法(PCA)与离散隐马尔可夫模型(DHMM)相结合的发动机故障诊断方法.首先利用PCA进行发动机振动信号的特征提取,设计了基于PCA的振动信号故障特征提取算法;然后采用DHMM进行故障诊断,构建了基于DHMM的故障分类器和诊断数据库,设计了柴油机振动信号的故障诊断策略.实际应用结果显示,该方法是可行的,对柴油机故障的诊断精度,达到了94.17%,具有工程应用价值.     

基于正交混合Gauss模型的脱机手写数字识别

在基于统计方法的脱机手写数字识别中 ,为更加有效地描述特征的类条件概率分布 ,设计出性能优良的 Bayes分类器 ,采用了混合 Gauss模型。为减少模型的参数 ,通常假设各 Gauss分量的协方差矩阵为对角阵。由于各维特征之间统计相关 ,因此需要大量的 Gauss分量才能较好地描述特征的类条件概率分布 ,使得混合模型的阶数较高。为降低模型的阶数 ,采用了正交混合 Gauss模型 ,即先对各类别的特征分别进行 KL 变换 ,再将变换后的特征用混合 Gauss模型来表示。其中混合 Gauss模型的参数可以通过 EM算法进行估计。最后 ,在 NIST (National Institute of Standards andTechnology)手写数字样本集上对该方法的识别性能进行了验证     

一种基于ACELP的4.75kb/s语音编码算法

基于代数码激励线性预测(ACELP)算法，介绍了一种编码速率为4．75kb／s的语音编码算法。算法采用高效的码本结构和码本搜索技术。核算法运算量小，延时小。首先对算法进行了概述，然后分别对算法所采用的开环基音周期分析、自适应码本搜索、代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍，重点对算法的代数码本结构和所采用的代数码本搜索方式进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明，该算法在4．75kb／s速率上可以合成很高音质的话音。     

基于P2DHMM的人脸识别算法

基于隐马尔科夫模型（HMM）人脸识别算法,将改进的伪二维隐马尔科夫模型（P2DHMM）算法应用于ORL人脸库。在VisualC＋＋6．0平台下进行的实验表明,P2DHMM算法在保证较高识别精度的同时,极大地提高了人脸识别速度。     

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.     

Design and implementation of prototype system for online handwritten Uyghur character recognition

Based on the analysis of the unique shapes and writing styles of Uyghur characters,we design a framework for prototype character recognition system and carry out a systematic theoretical and experimental research on its modules.In the preprocessing procedure,we use the linear and nonlinear normalization based on dot density method.Both structural and statistical features are extracted due to the fact that there are some very similar characters in Uyghur literature.In clustering analysis,we adopt the dynamic clustering algorithm based on the minimum spanning tree(MST),and use the k-nearest neighbor matching classification as classifier.The testing results of prototype system show that the recognition rates for characters of the four different types(independent,suffix,intermediate,and initial type) are 74.67%,70.42%,63.33%,and 72.02%,respectively;the recognition rates for the case of five candidates for those characters are 94.34%,94.19%,93.15%,and 95.86%,respectively.The ideas and methods used in this paper have some commonality and usefulness for the recognition of other characters that belong to Altaic languages family.     

一适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器（modified quadratic discriminant function,MQDF）作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %,8.1 %和19.5 %。     

脱机手写汉字识别中笔段提取算法研究

基于目前细化和特征点提取的实现方法,提出了改进的分组细化方法和远端拐点法。改进的分组细化法能够在细化过程中,根据分组数标记字符图像中分叉点的类型,为后续的拐点提取做准备。给出了一种快速提取汉字拐点的方法远端拐点法。实验结果表明,该方法能够较好地提取笔段,特征点提取的正确率达到98.6％。     

基于交叉覆盖神经网络的车牌识别研究

汽车牌照的自动识别在智能交通系统中占有重要地位,应用前景广阔。本文基于交叉覆盖学习算法和附加样本技术,给出了一种车牌字符识别的方法,实验结果表明该方法能有效识别各种车牌中的字符,识别率高,具有较强的实用价值。     

基于深度学习的维吾尔文扫描体识别

基于深度学习的神经网络在中英文的图像文字识别中有着广泛的应用,而在维吾尔文识别的相关研究中应用有限.针对维吾尔文属于粘连性文字难于识别的问题,建立了维吾尔文图像识别的数据集,提出了TRBGA模型,并与主流的网络做了对比实验.实验表明:所提出的识别方法准确率达到了99.395％,优于传统的识别方法.     

多发音字典在维吾尔语方言语音识别中的应用

基于标准语音的识别系统在识别带有发音变异的口语语料时,识别率较低。针对这一问题,提出了一种在标准维吾尔语发音字典的基础上生成多发音字典的方法。采用基于专家经验和数据驱动相结合的方法分析了维吾尔语方言口音发音变异规则,构造发音变异集合,生成初始的多发音字典,并运用了自动数据处理算法和门限阈值法,使得能够从方言口音训练语音数据中自动获得精简的多发音字典。实验结果表明:该方法对维吾尔语方言口音的识别性能有提升作用。