工程图扫描输入与识别技术

本文介绍了工程图扫描输入与识别技术的研究意义及现状，并对识别技术中的两个基本技术：图文分割，图形元素及其属性的识别进行了概括性的叙述，从识别技术各个方面分析了当前该领域的研究情况。     

带有语音识别输入功能的MIS系统的实现与开发

文章介绍了合同管理系统的设计思想、原理、结构和功能。并介绍了系统中有关代码语音识别技术和实现,从中也体现了带语音识别和图像处理技术的一般管理信息系统的设计和实现方法。     

基于分子识别的化学传感器

从分子识别的角度简述了生物分子识别系统和合成分子识别系统在化学传感器研究中的应用以及可能的发展方向。     

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。     

化学结构的计算机处理（Ⅲ）：立体化学的贮存与检索

目前应用最广泛的基于连接表的化学结构表述方法本质上只适于表述这分子的拓扑、即只能考虑分子原子间的连接关系，而不能描述它们在空间中的排布，然而，两上具有相同原子拓年的分子，在三维空间听真实结构可能是不相同的，其性质也 相同，这种现象称为分子结构的立体化学、衫和的计算机化学结构描述方法必须能处理立体化学、本文简要地综述了基于连接表的手性中心和双键立体化学的描述方法。     

基于手势识别的智能输入

针对在人机交互中键盘远远不能满足人们的要求,提出了一种手势识别算法,并结合键盘的按键实现智能输入．该算法采用肤色分割提取出手部区域,根据手形检测出大拇指和伸出的手指数目及位置,把手势转化为计算机所能接受的二进制语言．根据二进制数,结合键盘的按键,把不同手势定义为不同的按键,实现对计算机的智能输入．实验结果表明该算法具有一定的鲁棒性,并能达到较高的成功率．     

笔输入草图的分层识别

针对计算机支持的草图设计技术中的草图识别这个核心问题,给出了一套分步逐层的识别方案：从原始笔划的在线识别与线元转换,到几何层基于上下文的草图规整,到语义层基于领域知识的草图理解．整个识别过程通过一个带有黑板的知识库系统实现,逐步有效地解决了草图的模糊性与不确定性,将原始草图转换为精确的几何图形．文中方法已经过原型草图工具系统ISID的验证,并取得良好效果．     

基于内容识别的负载均衡

介绍了基于内容识别的请求分配的集群系统的特点 ,并进一步介绍了两个有代表性的均衡策略和内容识别实施中的关键技术——连接迁移策略     

数据库的表格识别输入系统的设计

本文介绍了一个面向具体应用领域的集数据表格的扫描，识别，数据自动入库为一体的软件系统，研究了表格自动定位，汉字，数字的切分，快速识别等关键技术，提出了一种基于笔道方向的手写体数字识别方法。     

用矩特征进行光字符识别的一种新方法

模式识别是信息科学及其应用中的一个非常活跃的领域,各种特征提取及识别方法是层出不穷。本文在分析已有特征提取技术的弊端的基础上,提出用规格化后的中心矩作为特征向量的新技术,并将其应用于光字符识别中。规格化后的中心矩具有平移不变性和伸缩不变性,因而提高了识别率。在本光字符识别系统中,给出了矩特征向量的选取方法并确定了分类策略。实验表明,当使用8或10行字符的特征向量进行判别时,可得到超过95％的识别率。     

语义制导的建筑结构图的全局识别方法

建筑结构图CSD的语法识别方法存在对噪声和差错的敏感性强以及通用性较差等局限,本文对此提出了两点改进方法。一方面,CSD中图形符号之间的关系得到了充分的重视。相互关联的符号分为核心符号和导出符号两类,彼此间关系紧密的所有核心符号被结构化为一个全局符号加以识别。导出符号的识别以核心符号为基础,另一方面,用图形符号在建筑结构领域背景下的语义控制和指导核心符号与导出符号的识别。     

基于人脸几何结构的表情识别

介绍一种利用人脸部几何结构进行表情识别的方法。在对眼睛和嘴巴的12个特征点进行准确提取的基础上,把已经得到的特征点连接起来并以向量的形式表示,称之为特征向量,把欲识别的表情图像的特征向量与已知的中性表情的特征向量进行长度和方向的比较,根据人脸表情在生理结构上的先验知识通过局部表情识别和数据融合来识别表情。     

基于优化卷积神经网络结构的人体行为识别

为了提高卷积神经网络对非线性特征以及复杂图像隐含的抽象特征提取能力,提出优化卷积神经网络结构的人体行为识别方法.通过优化卷积神经网络模型,构建嵌套Maxout多层感知器层的网络结构,增强卷积神经网络的卷积层对前景目标特征提取能力.通过嵌套Maxout多层感知器层网络结构可以线性地组合特征图并选择最有效特征信息,获取的特...     

基于图段结构的整体识别方法的研究

工程图纸的计算机输入识别和理解是当今ＣＡＤ／ＣＡＭ领域中一个亟待解决的重要课题。本文系统分析了此类系统中常见的一些处理方法，剖析了各自的优劣之处，介绍了基于图段结构的整体识别方法的主要思想、涉及到的基本概念及核心数据结构－图段结构。在此基础上提出了几个主要算法，并分析了整体识别方法的特点，最后给出了一个实例，结果表明该方法较好地解决了其它方法所面临的一些困难，不失为一种值得进一步探索的有效手段。     

通过自学习生成库函数识别模板库

库函数识别是反编译中的重要的环节，也是难点之一。成功地识别库函数，不仅有利于反编译后继阶段的实现，而且对用户阅读理解反编译生成的高级语言程序大有助益。实现库函数识别，最困难的是为各种编译系统各个版本各种模式的库函数分别构造库函数识别模板库，这是工作量很大的任务。本文介绍了ＤＥＣＬＥＲ中所采用的通过自学习生成模板库的方法。该方法减轻了库函数识别模板库的工作量并降低了技术难度。该技术和工具将向用户开放     

A MEASURE OF RECOGNITION DIFFICULTY FOR A CHARACTER IMAGE DATABASE

A character image database plays an important role not only in the development stage but also for the evaluation of a handwritten character recognition system. We propose a measure which tells the level of the recognition difficulty of a given character image database without the recognition process. We first define the entropy of each location of the image in the database. Then we obtain the measure by adding up the entropies of all locations in the image. We confirm that the proposed measure really reflects the relative recognition difficulties of databases by using real databases.     

声音语句输入的研究

本文提出了声音语句输入的思想，它可以分为二个阶段处理：语音识别和语音理解，两者的接口形式为音节候选向量，通过寻求Ｘ轴方向最短路径的最少元素启发式推理，必要时进行概率推理，可以取得快速，高精度的效果，再辅以良好的人机界面和机器学习，可以使声音语句输入达到实用的程度。     

基于双路加速度计的空间手写输入识别模型

针对三维空间手写过程中采样装置横滚角变化较小的特点,提出一种基于双路MEMS加速度计的无陀螺硬件编排方案及相应的角速度、线加速度解算方法;根据解算得到的线加速度,同步计算得到笔画数量、笔画走向和归一化长度、总的笔画归一化长度等手势特征,并表示为手势特征码;手势特征模式库基于手势特征码集合定义,并基于手势特征码与不同模式间的差异化度量值实现用于手势识别的分类器。基于手势特征码的手写模式识别方法能够较全面描述字符的时域特征,且对无效笔画有较好的适应能力,仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。