印刷体数字快速识别方法

在分析印刷体数字结构特征的基础上，提出了一种新的印刷体数字快速识别方法。该方法利用数字结构的对称性、笔画特点(水平、垂直、弯曲)以及5条水平直线和数字的交点个数对印刷体数字进行辩识。实验表明，该方法能识别任意大小的宋体、黑体、楷体和Times New Roman体印刷体数字。     

印刷体数字快速识别方法

在分析印刷体数字结构特征的基础上,提出了一种新的印刷体数字快速识别方法。该方法利用数字结构的对称性、笔画特点(水平、垂直、弯曲)以及5条水平直线和数字的交点个数对印刷体数字进行辩识。实验表明,该方法能识别任意大小的宋体、黑体、楷体和TimesNewRo man体印刷体数字。     

印刷体数字识别研究与实现

通过对数字识别算法的研究和印刷体数字特征进行分析,提出一种通过统计预处理后的已知类别样本的特征点分布概率为模板,并通过计算待识别样本与模板距离来确定待识别样本所属类别的方法。该方法运行速度快,识别精度高,但只局限于对印刷体数字的识别。实验结果显示,该方法对印刷体数字的识别率可达99%左右,优于一般结构特征识别方法。     

基于BP神经网络的印刷体数字识别研究

BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。     

印刷体英文文档识别系统的设计与实现

光学字符识别是模式识别领域的一个重要分支.提出并实现了一种用于印刷体英文文档的OCR系统.该系统使用基于字符识别的方法进行文档识别,图像经过预处理后,提取多种特征进行组合,并且考虑到字符粘连的情况,在训练样本中加入部分易粘连字母组合进行识别.通过实验证明,该识别系统快速、稳定且有效.     

基于投影方法的快速印刷体数字识别

通过模拟电子表显示过程，提出一种基于数字字符投影特征的快速印刷体数字识别方法．该方法不需要对字符进行复杂的笔道特征分析，因此速度很快；而且各种不同字体的整体特征大体相同，因此对混合印刷字体的识别率很高。     

基于BP网络的数字识别方法

比较了各种数字识别方法,采用BP神经网络设计了一个数字识别系统。首先对数字图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵;接着通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络,对样本数据进行训练;之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性;最后制作了图形用户界面进行实验。测试结果表明,该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%,且网络训练时间可以接受。     

基于胸卡识别的网络考勤系统

分析了现有考勤方式的不足,提出基于图像的非接触性考勤方法.文中给出基于胸卡识别的考勤系统的体系结构和功能,并详细论述了图像捕捉、胸卡和编号的分割、以及采用多特征抽取和编码器结合对编号进行识别的方法,进行职工身份识别,达到考勤的目的.     

基于神经网络的电表数字识别技术研究

提出了基于BP神经网络的机械式电表数字自动识别方法,首先通过预处理自动定位电表图像中的数字区域并实现单个数字的切分,然后对每个数字图像提取一组具有较高区分度且计算简单的典型网格特征,最后设计BP神经网络作为数字分类器,实现电度表显示值快速自动识别,该研究获得了电表数字正确识别率98.5%的结果,表明该系统具有较强的鲁棒...     

基于特征的轴系零部件CAD系统

基于三维CAD软件Solid Edge环境,采用二次开发技术和参数化设计技术,提出了基于特征设计轴系零部件的设计思路,并对该CAD系统中的轴特征拼接平台、轴系零部件的装配平台、特征库和特征参数的数据库的建立进行了详细的论述。     

印刷体数学字符根号的识别算法

针对数学公式识别难问题,基于印刷体根号的几何特征,定义首一特征线概念,并据此给出印刷体数学公式中根号的识别算法,基于Matlab软件编程实现该算法.结果表明该算法能有效识别一维印刷体数学公式中的根号,识别正确率达到100％.     

智能神经网络系统原理在印刷体汉字识别中的应用

在印刷体汉字识别中的实验中,提出了一种解决在网络学习时,随样本数的增加,学习时间会按指数级增加的方案;应用智能神经网络系统原理,先训练好各个功能专一、结构简单的小智能神经网络,然后联合小智能神经网络构成功能复杂的大智能神经网络。实验表明,智能神经网络系统原理为克服传统神经网络纠敛速度慢的缺点,同时不增加网络负担提供了一种有效方案。     

印刷体汉字识别特征选择方法的研究

考虑到微型计算机内存空间有限而汉字个数较多的特点,本文提出了一个适合于微型计算机处理的汉字特征选择的可分性准则函数.使用此方法进行汉字特征选择能保证不同汉字的分类特征距离较大并且同一汉字聚类性较好,使得汉字特征选取十分合理.     

基于密集YOLOv3的印刷电路板缺陷识别

对印刷电路板加工过程中微小缺陷的精准检测是保证电子产品质量的前提。 由于电路板缺陷的特征尺寸极小,电路复杂,现有的目标检测方法存在很多不足。 针对这一问题,在 YOLOv3 算法的基础,提出了一种用于印刷电路板缺陷检测的密集 YOLOv3 目标检测算法。 首先,用密集连接卷积网络模块代替 YOLOv3 算法特征提取网络中的部分残差网络单元,增强网络的特征重用;其次,对损失函数加以改进,用预测框和真实值之间的广义交并比来解决交并比为零时无法继续优化的问题。 所提出的密集 YOLOv3 算法在扩充后的印刷电路板缺陷数据集上得到了有效地验证。 实验结果表明,与其他识别算法相比,所提算法在识别精度提高的同时,算法尺寸也有所减小。     

基于特征设计的冲裁弯曲件建模

论述一种基于特征设计的冲裁弯曲件的建模方法。可将冲裁弯曲件看作为冲压加工特征的集合。依据所提出的参考平面体系,顺次建立各个冲压特征,并赋以管理的和工艺的信息,即可完成冲裁弯曲件的建模。     

一种特征加权模板匹配的钢板喷印字符识别方法

针对某钢厂钢板喷印字符识别问题,提出一种亮度和喷印不均的钢板喷印字符识别方法。采用顶帽变换和滤波进行图像预处理;采用OTSU最大类间方差法进行图像二值化;采用投影法和钢板喷印字符图像的宽、高等先验信息进行字符分割;采用基于特征加权模板匹配算法进行字符识别。通过对摄像机采集的钢板喷印图像进行实验,钢板喷印字符识别的正确率达98.00%,证明了所提出方法的有效性。     

声纹识别系统

介绍一个与本无关、与语种无关、与性别无关的声纹识别系统，采用的技术包括MFCC特征提取、VQ矢量量化、LBG聚类建模、数据有效性距离测度和计算机深度编程等，在字表大小为50人以内时识别率接近100%。