切线距离在印刷体数字识别中的应用

本文将切线距离（Tangent Distance)应用于印刷体数字识别，它比传统的欧氏距离方法更有效的解决了失真变形字符的识别问题，由于合理地选择切线向量的方向和数量，使切线距离的使用充分体现，取得了良好的识别效果，该方法在银行支票识别中得到实际应用。     

基于多特征的印刷体数字识别

采用特征识别的方法,提取数字的区域像素、水平过线、垂直过线三大方面的17个特征值对印刷体数字进行识别.利用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明该识别方法简单,识别率高,速度快,抗干扰性强,对于不同字体、字形、字号的印刷体数字,能够快速准确识别,具有广泛的用途.     

一种快速有效的印刷体文字识别算法

为了利用低成本的硬件来实现对印刷体文字的快速识别,提出了一种基于多级分类的印刷体文字快速识别算法,该算法从预处理、特征提取,到模式匹配各个阶段,都对传统方法作了合理的改进.该算法首先是采用36×36,而不是传统的48×48点阵进行归一化,从而有效地减少了计算量和字典容量;其次是采用改进的粗外围特征,并进行二重分割,以提高特征的稳定性;最后在各级分类中采用了不同的判别准则,包括绝对值距离、欧氏距离及相似度准则,以适应于时间、准确性的不同要求.同时用该算法对一级汉字7000个样本进行了实验,其结果表明,实际正确识别率(正识率)达95%,前5位累积正识率可达98%,从而为“电子阅读笔”的开发与研制打下了坚实的理论基础.     

印刷体现代藏文识别研究

以印刷体现代藏文白体、黑体、圆体、长体、竹体为字体样张，通过预处理、文本行字切分、特征选择和分类识别的初步研究，获得对5种字体文本的平均识别率为89．582％，对其他字体的文本平均识别率为93．867％。     

手持扫描输入印刷体汉字特征提取方法的研究

本文针对手持扫描器输入的印刷体汉字的几何畸变,提出了能反映汉字内部结构的穿越笔划次数特征方法,在选取了四边稳定笔划特征的基础上,经过汉字识别系统的检验,取得样本识别准确率为93.5%的较好结果。     

基于神经网络的印刷体数字字符的识别

提出了一种基于BP网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对BP网络的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络。实验结果表明,该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了100％,对有1～3度倾斜角度的字符识别率也达到了96％以上。     

基于模糊分类的印刷体数学公式抽取方法

公式抽取是印刷体数学公式识别的基础性环节，现有的识别方法多以公式区域已知为前提，相关的研究还很欠缺。通过引入模糊分类理论，提出了一种孤立数学公式的抽取算法，通过对大量训练样张的数据统计与分析，选取了非规则度、宽高比、密度等6维特征，由此构建出对孤立公式行、文本行、标题行的模糊分类规则，实现了孤立公式行的抽取。实验结果表明，该方法有较高的准确性和鲁棒性。     

印刷体藏文文字识别技术研究

藏文字因其结构的特殊性,在应用传统文字识别方法进行识别时正确识别率较低,识别效果较差。在深入分析以印刷体藏文文字特征的基础上,提出了一系列可以在干扰情况下提高识别率的方法,包括局部自适应二值化算法、基于连通域的切分、基于网格的模糊笔划特征提取等。实验结果说明,这些方法可提高印刷体藏文文字识别系统的正确识别率和抗干扰能力。     

手写数字识别中的Gabor参数优化设计

提出一种多分辨率Gabor滤波器组的参数优化设计方法,该方法通过分析在小波框架下的频率和带宽的相邻关系,推导滤波器组的参数构成,以尽可能少的滤波器覆盖尽可能大的信号频率空间;并采用两级、多通道2D Gabor滤波器组进行数字图像特征抽取,然后结合多类SVM分类器进行分类识别.对MNIST手写数字图像的识别实验表明：在小样本情况下,该方法具有很强的特征抽取能力和较高的识别率.     

针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证, 存在很大的隐私泄露隐患. 并且, 当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件, 很难在物理世界达到理想的攻击效果, 不适用于复杂背景、数据及黑盒条件. 为缓解上述问题, 本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法, 考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果. 本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换, 在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性. 通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响, 本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率. 身份证数据集后续将开源.     

人脸识别中面部图像处理算法研究

在人脸图像定位的前提上,利用灰度信息实现了人脸面部主要器官如眼睛、鼻子和嘴巴的定位。采用双三次插值法对图像进行旋转和缩放。另外,采用直方图增强的方法对图像灰度值进行归一化处理。     

一个高速准确的手写数字识别系统

对于手体写数字的识别提出了全新思路,阐述了整个识别步骤中的关键算法。系统可以自动解析包含二值化手写体数字的BMP文件,在经过裁剪、细化、映射归一、获取数字结构特征、匹配等一系列处理之后,可以最大限度地减少因为不同手写风格而带来的干扰,从而快速准确地识别出每个数字。基于所描述的算法而实现的程序,有着很好的识别性能,应用前景十分广泛。     

基于SIFT算法的无人机影像快速匹配

为使尺度不变特征转换算法更适合无人机影像的匹配,对该算法及其匹配策略进行探讨。对不同尺度下的影像匹配情况进行分析比较,发现减少尺度的影像匹配可缩短计算时间,但结果精度并没有降低。提出粗匹配加分块匹配的影像匹配策略,通过实验证明该策略较整体匹配能提高正确匹配点对的获取效率。     

广义DKL变换及其在人脸识别中的应用研究

1 引言在模式识别领域中,Fisher线性判别方法有着重大的影响,其基本思想是在Fisher鉴别准则函数取极值的条件下,求得一个最佳鉴别方向,然后再将模式高维特征向量投影到该最佳鉴别方向上,构成一维鉴别特征空间,于是模式鉴别分析就在一维空间中进行。 Foley和Sammon在1970年发展了Fisher线性判别方法,提出了Sammon最佳鉴别平面的技术,并将它用于解决两类问题。Sammon最佳鉴别平面的技术在模式识别领域     

一种自适应学习算法在图像识别中的应用研究

文章研究了特征图像的自适应识别技术问题,提出了利用自适应共振理论,实现自稳定和自组织识别的人工神经网络,达到学习和自适应识别图像的应用要求,根据这一原理及规则,给出了具有自稳定分类功能的自适应学习算法。     

人民币号码自动识别方法研究

针对人民币印刷中号码的识别问题,本文研究了其中的识别算法,包括号码图像的二值化、号码区域的定位、号码字符的分割及归一化和号码字符的识别,提出了一种号码区域定位及分割方法。在此基础上,建立了相应的识别系统并进行了实验研究。结果表明,系统具有较高的识别精度,能较好地满足实际需求。     

小波变换在身份证图像降噪中的应用研究

针对非理想身份证图像中存在的斑点噪声,利用小波变换降噪的特点,将身份证图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行降噪处理。结果表明小波指数方法是较优降噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

一种快速图象识别算法

在离散分形布朗随机场（ＤＦＢＲ）理论的基础上，提出一种多分辨率目标识别算法。该算法克服了一般分形方法在固定尺度上提取图象分形特性的缺点，它以小波分解为主要数学工具，利用随机场的功率谱特性以及相邻两级小波分量之间的能量比关系，完成了由粗到精的目标识别。该算法的最大特点是对目标大小具有自适应性，特别适合于自然场景中的多目标识别，同时也使得计算量大大减少。     

一种身份证图像自动识别中文字定位与分割的方法

针对扫描后的身份证图像存在纹理及背景等强烈干扰，详细探讨了利用数字图像处理技术对身份证上的文字信息进行定位与分割的一种方法。该方法通过对身份证的特征的研究，利用水平投影与垂直投影相结合的方法，首先确定出文字的大致区域，然后利用模板框准确的定位出文字的位置。实例表明所提出的方法行之有效。