基于特征点统计模型的联机签名校验

在联机签名校验中,动态时间规正(DTW)方法是一种常用的校验算法,在非线性时间对齐的基础上给出两个签名间的距离并进行判决,这样做经验的成份较多,缺乏统计基础。该文提出了签名的特征点统计模型,利用DTW算法在序列匹配的基础上从签名中提取到多个特征点,将每个特征点的变化情况描述为多维统计特征的概率分布,在所有特征点具有同样协方差分布的假定下得到具体的概率分布参数。按照此模型推导出了在最小风险准则下对签名进行真伪判决的判决准则。采用此方法对一个公共的签名样本库进行了真伪校验测试,得到了4.41%的等误率。     

基于随机森林的人脸关键点精确定位方法

为了解决干扰情况(光照变化、表情变化和姿态变化等)下的人脸关键点精确定位问题,提出一种新的基于随机森林分类器的人脸关键点定位算法。针对目前研究工作尚未解决的人脸表情、光照以及姿态变化等难点,该文有两点主要贡献:1)引入了随机森林分类器和点对比较特征进行关键点定位,这种基于大量样本统计学习的方法能够有效解决人脸关键点定位中光照、表情和姿态变化这些难点;2)结合关键点的位置约束关系,进一步降低定位误差。实验结果表明:该算法可以有效地克服人脸光照、表情和姿态变化等因素干扰,能够对眼角和嘴角6个关键点进行全自动精确定位。     

基于改进型抛物线Hough变换的眼睛特征提取

眼睛特征提取有广泛的应用。针对眼睛特征参数提取的需求,该文对传统的抛物线Hough变换算法进行改进,提出将抛物线的系数作为变换量,结合边缘梯度方向计算抛物线的顶点坐标并获取抛物线参数的方法。在此基础上将算法拓展到对称轴与坐标轴不平行情况下的抛物线的Hough变换,以适应旋转。实验表明:该算法可精确有效地提取眼睛特征并可应用在人机交互、驾驶员疲劳检测等领域。     

二级印刷体汉字的识别

本文提出了一种利用数学形态学提取汉字结构特征进行汉字识别的方法。该方法模仿人的认字过程，根据汉字构造的基本规律选取字的边框特征和局部特征，所取特征可适用于多体印刷体汉字的识别。用传真机输入的６７６３个二级汉字进行了实验，分类稳定，正确识别率为９５．２％。     

字符识别的置信度分析

为了能估计字符识别结果的准确性定义了分类器的置信度,提出了广义置信度的概念。证明了基于置信度（或广义置信度）的最优拒识区域选择定理。给出了置信度与识别率的关系。提出了几种常用分类器的广义置信度的估计方法和一种根据广义置信度求出置信度的算法。在理论分析的基础上指出了置信度分析的三个应用：拒识区域的选择、识别率的估计和多分类器的集成。手写数字识别和脱机手写汉字识别的实际应用验证了所提的理论和方法。     

嵌入粒子滤波中的AdaBoost跟踪器

为了在复杂背景、部分遮挡和光照变化等因素干扰的情况下鲁棒地跟踪视频序列中感兴趣的运动目标,提出了一种新的将分类器融合到跟踪器中的算法。该算法将级联的AdaBoost分类器中每个弱分类器、每层强分类器集成到粒子滤波的观测模型中。同时,结合Fisher线性判别函数在线地选择有鉴别能力的弱分类器用于更好地估计跟踪目标的状态。在不同场景和不同目标的跟踪实验中,提出的算法准确地跟踪到感兴趣的目标。实验结果表明:该算法可以有效地克服复杂背景、部分遮挡和光照变化等因素的干扰,同时可以跟踪目标的快速尺度变化和深度旋转。     

汉字识别多分类器集成的新方法

从信息熵的角度分析了多分类器集成的重要性，提出了一种用于汉字识别的多分类器集成的新方法——综合识别法。该方法充分考虑到各分类器的特性，在保证效率的同时，较好地改善了用单个分类器识别低质量文本时误识率较高的不足，使系统误识率下降了７４％，拒识率下降了２７％。提出了一种基于惩罚函数的确定各分类器拒识门限的方法，该方法既可灵活地确定系统的识别率、误识率，又避免了收集巨量训练样本的工作。     

Adaptive Contour Model for Real-Time Foreground Detection

A multiscale foreground detection method was developed to segment moving objects from a stationary background. The algorithm is based on a fixed-mesh-based contour model, which starts at the bounding box of the difference map between an input image and its background and ends at a final contour.An adaptive algorithm was developed to calculate an appropriate energy threshold to control the contours to identify the foreground silhouettes. Experiments show that this method more successfully ignores the negative influence of image noise to obtain an accurate foreground map than other foreground detection algorithms. Most shadow pixels are also eliminated by this method.     

基于加权动态匹配方法的联机签名鉴别

提出了在微机 Ｗｉｎｄｏｗ ｓ 环境下,联机签名鉴别的一种新方法。该方法的训练部分以普通动态匹配方法确定签名轨迹的点对对应关系,并以此为基础从真实签名样本训练得到标准模板、局部稳定性和判决门限。该方法的鉴别部分采用加权动态匹配,较好地弥补了普通动态匹配在签名鉴别这一特殊应用中的不足。该鉴别算法简单而高效,真实样本和非专业伪造样本的鉴别准确率达到９２％     

无线传感器网络数据传输纠错方法的应用

在无线传感器网络实际应用中,传输信道容易受到干扰,不可避免形成突发错码.为了确保数据传输的可靠性,提出一种简便实用的数据传输纠错方法,结合卷积码技术和交织技术对数据进行纠错,并在传感器节点上实现卷积交织及卷积编码纠错功能.该方法不仅译码简单,设计复杂度低,而且可抗较高的信道误码,是一种良好的、便于软件实现的前向纠错编码技术.实验结果验证了该方法的实用性与合理性.