一种虹膜图像的质量评价算法

在虹膜识别系统中,质量较差的虹膜图像可能被系统拒识,导致身份识别或身份认证的失败。因此有必要在虹膜图像的采集端引入质量评价环节,从虹膜图像采集仪输出的视频序列中挑选出符合识别系统要求的虹膜图像。首先提出了一种快速的基于连通域分析的瞳孔定位方法,然后在此基础上,针对具有散焦模糊和眼皮睫毛遮挡的虹膜图像,提出了一种分步式的虹膜图像质量评价算法。实验结果表明,该算法能够有效地筛选出符合要求的虹膜图像。     

多层次可信度指导下的自底向上的版面分析算法

版面分析是文档数字化中的关键问题.本文首先将版面分析算法分为两类:基于形状的和基于纹理的,然后提出了一个基于多层次基元的版面分析模型.根据此模型,版面分析问题被简化为计算每个层次上的最佳基元划分.我们提出了连接强度和多层次可信度的概念并描述了一个基于多层次可信度的自底向上的算法.此算法具有很强的适应性,可以处理各种类型的样张.实验表明了算法的有效性.     

多字体印刷藏文字符识别

藏文字符识别系统是中文多文种信息处理系统的重要组成部分,但至今国内外的研究基本处于空白。本文提出了一种基于统计模式识别的多字体印刷藏文字符识别方法:从字符轮廓中抽取方向线素特征,利用线性鉴别分析(LDA)压缩降维后得到紧凑的字符特征向量。采用基于置信度分析的两级分类策略,设计了带偏差欧氏距离分类器(EDD)完成高效的粗分类,细分类采用修正二次鉴别函数(MQDF)。通过实验选取恰当的分类器参数后,在容量为177,600字符(300样本/字符类)的测试集上的识别率达到99.79%,证明了该方法的有效性。     

基于笔划特征的单字符汉字字体识别

在文档电子化的文本自动分析、理解和识别过程中,除了有关文档内容的字符识别外,还必须解决字体识别问题.字体识别不仅是版面分析、理解和恢复的重要依据,还有助于实现高性能字符识别系统.有别于目前基于多个字符组成的文本块的字体识别方法,本文提出了一种基于单个汉字字符的字体识别方法.在单个汉字字符上提取两类特征:笔划属性特征和笔划分布特征,分别构成两个分类器对单个汉字字符进行字体识别,并集成两个分类器的结果得到最终的识别结果.我们使用的笔划属性特征分类器是文本无关的,而笔划分布特征分类器是文本相关的,集成的分类器属于文本相关的字体识别分类器.我们在包含7种字体的样本集上进行了测试,测试结果显示基于单字的字体识别率达到94.48%.     

丁晓青作品

正~~     

一个基于规则的图书逻辑结构提取算法

在数字图书馆建设中,一个急需解决的问题是如何自动化地将海量的纸张图书数字化为电子文档。对于生成图书电子文档而言,除了文档内容信息以外,文档版面信息和文档逻辑信息同样重要。该文提出了一种基于规则的图书逻辑结构提取算法。从多页图书文档的模型描述出发,通过采用基于规则的推理方法,提取出图书中的逻辑元素并确定各元素间的层次关系和相互联系,从而得到了整本图书的逻辑结构。实验结果证明了算法的有效性。     

基于视频图像处理的交通流检测系统

提出了一种自适应于可调控摄像机的高速公路交通流检测系统.通过改进的背景建模与跟踪方法精确提取运动目标,利用道路标志线为图像与道路建立坐标映射实现车速与流量检测和交通监控.当场景转换时能及时自动更新参数,在实际应用中有很好的灵活性与稳定性.     

基于最小代价的多分类器的动态集成

本文提出一种基于最小代价准则的分类器动态集成方法。与一般方法不同,动态集成是 根据“性能预测特征”,动态地为每一样本选择最适合的一组分类器进行集成。该选择基于使误识代价与时间代价最小化的准则,改变代价函数的定义可以方便地达到识别率与识别速度之间的不同折衷。本文中提出了两种分类器动态集成的方法,并介绍了在联机手写汉字识别中的具体应用。在实验中使了３个分类器进行动态集成,因此,得到７种分类组合,在预先     

维汉英混排文档识别

维、汉、英是特点完全不同的文字。该文依据多层次语言判断和适当干预的多语言字符识别系统设计原则首次实现了维、汉、英混排文本识别系统。识别系统首先根据维、汉、英文字的各自特点实现字符块语言属性的初步判断,然后针对每种文字设计不同的字符切割算法。字符识别可信度用来判断字符语言属性和字符切分结果是否正确。实验结果表明,各种维、汉、英混排文本识别率达到96.4%以上。     

中文OCR的发展现状及其最新技术

汉字是形、声、义有机组合的方块文字,其特点是数量浩大(常用汉字在4000到7000个)、结构繁杂、字体字形变化多端。要利用OCR技术来解决汉字的计算机自动输入问题面临着很大挑战。从80年代开始,我国国家863高技术发展计划、国家自然科学基金等对汉字自动识别输入的研究就给予了充分的重视,经过十多年的发展,印刷体汉字识别技术的进展及其应用,已受到世人瞩目。 一、中文OCR技术及其研究简介 中文OCR技术包括以下几个部分: