基于部件融合的“我”体字库的建立

为丰富计算机字库,传承中国文化,减少人工手写工作量和汉字图像字库的存储量,提出了一种基于部件融合的“我”体个性字库的建立的方法。该方法通过提取个人手写稿的部件与352个部件匹配,由Gabor小波提取部件特征,利用仿射变换和图象卷绕来实现部件融合为“我”体汉字。试验表明,该方法可行,在减少人工手写工作量和降低汉字图像字库的存储量上具有显著的优点。     

浅析网页设计要素

针对网页设计中文字、图片、色彩等基本设计要素进行了具体的分析与探讨。     

层次分析法在性格成因分析中的应用研究

性格不仅能够影响一个人的生活状况、婚姻家庭,还会影响一个人的人际交往、事业发展等,性格在某种程度上能够决定一个人的成败得失,乃至前途命运.从影响性格形成的众多因素出发,运用层次分析法对影响性格形成的各因素加以分析,从而得到各因素的重要性排序,对性格的形成有更进一步的认识与了解.此外,还对性格缺陷的改善提供了一些良好的建议.     

基于ART神经网络的汉字识别

针对汉字的多样性和相似性不同于西方字母,识别相对困难的问题,提出了基于ART神经网络的汉字识别方法．在识别前,利用OpenCV（开源计算机视觉库）将汉字进行图像处理,为后续识别提供输入数据;然后经ART神经网络对输入数据进行训练识别．采用8组相似度较高的汉字作为样本进行实验,证明了方法的有效性．     

基于贝叶斯网络分类器的车牌相似字符识别

相似字符识别率低会影响整个车牌识别系统的性能,而相似字符之间只有局部特征差异较大,并且相似字符样本数目多少差异较大,目前常用的分类器表现得都不稳定.贝叶斯网络分类器充分利用和综合先验知识与样本信息,无论实验样本和特征数目多少,表现得都很稳定.通过使用几千个测试样本对分类器进行测试,并与其他分类器的识别结果作比较.实验结果表明,在相同的特征下,与AdaBoost分类器、BP神经网络分类器、SVM分类器相比,贝叶斯网络分类器对车牌相似字符的识别有较高的识别率和更高的稳定性.     

手写维文字符分割中的多信息融合路径寻优方法

针对维吾尔词书写粘连和手写笔画漂移等问题,提出一种基于多信息融合路径寻优的字符分割算法.利用笔画提取、切分和聚类,过分割单词图像得到主体和附加字段,通过字段模糊匹配获得鲁棒的字根序列描述,以抑制笔画漂移造成的干扰;由建立的匹配位置高斯模型来估算字段匹配信息,经对单字分类器输出进行置信度转换,从而得到字符识别信息,再运用数据统计获取单词语义信息;由构建的字符序列二阶Markov语言模型,基于Bayes准则,提出了单词后验概率的多信息加权融合计算方法,通过字段匹配及字根合并的路径寻优,可得到最佳字符分割结果.在手写维文样本库上的实验表明,所提算法能有效提升字符分割的准确率和稳定性.     

基于图像匹配和验证识别的元件型号检测

电子制造业的电路板元件贴片安装检测中,需要根据元件上的字符图像来检测其型号是否正确．现有的整体匹配方法误检率高,且无法检测不同批次字符字体差异的元件．本文设计了位置校正后字符匹配的快速检测方法,对于更换元件批次后的字体差异则采用字符图像分割后进行验证性识别,并重新建模．实验结果表明了本方法具有高效,无漏检,误检率低等特点．     

简·爱与苔丝的性格及其命运对比分析

《简·爱》与《德伯家的苔丝》都是英国女性主义文学的经典之作。小说的主人公简·爱和苔丝作为女性勇敢反抗桎梏、追求自身幸福的典型形象,得到了广泛的讨论和认同。但两者的不同命运结局却让人唏嘘不已。通过对比分析简·爱和苔丝在面对人生遭遇和爱情时所表现出来的性格差异,可以探讨女性的性格与命运的关系。     

公切线式双圆弧齿廓谐波齿轮传动设计

谐波传动轮齿齿廓对装置啮合性能具有显著影响.为提高谐波传动的啮合性能,采用公切线式双圆弧齿廓作为柔轮齿廓,基于改进运动学理论计算双圆弧齿廓谐波传动共轭区域、共轭齿廓,并采用最小二乘拟合方法对理论共轭齿廓进行圆弧拟合;利用MATLAB对谐波传动侧隙、重合度、装配变形、运动轨迹等进行仿真分析.研究结果表明:所设计的双圆弧谐波传动轮齿啮合连续、啮合点不断改变,且存在"双共轭"现象,理论啮合弧长为109.3mm,重合度达到69.03,啮合性能显著优于传统渐开线齿廓谐波传动,并且优选径向变形量系数是消除谐波传动啮合干涉的重要方式之一.     

文字识别中特征与相似度度量的研究

在大样本测试集下国内现有成熟的OCR识别软件的首位识别准确率为95%~97%之间,在准确率和方法上仍有提升和改进的空间。提出一种基于概率特征和结构特征融合的自适应文字识别算法,模拟人类学习的模式,通过对训练样本的不断学习去构建汉字在测量空间的概率分布矩阵,然后比对原始图像和标准汉字库中汉字的概率分布矩阵的相似度来达到汉字分类的效果。其中相似度度量准则是从矩阵空间的结构和概率2个角度出发去构建的,充分考虑了结构模式识别和统计模式识别的优缺点。实验结果显示算法在训练样本下的首位识别正确率可以达到99.66%,在1 623张非训练样本文字图像下的首位识别正确率可以达到99.13%,在5 515张非训练样本文字图像下的首位识别正确率可以达到98.57%。可以证明提出的相似度度量方法在文字识别中的有效性。