基于投影序列质心的不规则形状识别

以交通标记识别为例,针对不规则形状识别提出一种新的方法。选取不规则形状的边缘点做双向投影变换,根据归一化和中心化后的投影序列数据求得加权质量,从而得出投影序列的质心。由于相似质点系的质心距离相近,因此相似投影序列的质心也相近。以棋盘距离和街区距离的线性组合替代欧氏距离来度量投影序列及其质心的相似性,继而得到不规则形状的相似程度。实验结果表明,该算法在保持较高识别精度的同时,运算速率也比较快。     

基于小波变换的印刷体汉字字体识别研究

本文提出了一种用于识别印刷体汉字字体的方法。首先对汉字的字符图像进行小波分解,然后依据汉字的字型特点,在分解的各子图像上提取汉字基本笔画(横、竖、撇、捺)的能量比例特征。最后依据提取的字体特征进行分类识别,分类器采用MQDF分类器。在包含六种常用字体的样本集上进行了测试,结果表明本文提出的算法能够对单字符字体进行有效地识别。     

基于Gabor函数的汉字字体识别

汉字字体识别是当前中文OCR系统需进一步解决的问题之一,字体信息属于汉字笔画上的微细结构部分,抗干扰能力差,这样基于局部微细结构分析的方法是具有较大难度的.这里采用了一种新的基于Gabor函数的全局纹理分析的识别方法.在实验中选用了汉字4种常用标准印刷字体（宋、仿宋、黑、楷）的样张,以证实这种方法的有效性.     

一种基于旋转不变量的三维形状描述子

提出一种新的基于三维模型的旋转不变量的形状描述子。在此方法中,使用Hadamard变换的工具先将三维模型表达成一序列球面函数,然后使用球面调和分析提取这些球面函数的旋转不变量。这一做法能够尽量避免将三维模型表达成球面函数过程中的信息丢失。基于这些旋转不变量给出了一种形状相似性度量。给出了大量试验结果,验证了此描述子的性能要优于其他现有的三维形状描述子。     

基于傅立叶描述子的轮胎标识点形状识别

针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法.首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别.实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试.实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25％,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98％.     

基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别

针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法。首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别。实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试。实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25%,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98%。     

种用于单字符字体识别的汉字特征提取新算法

本文主要论述了在单字符字体识别中汉字特征提取的新算法。首先使用小波变换对汉字进行分解,然后提取分解后的高频子图像的能量特征;在根据汉字不同字体的特征提取低频子图像的字符轮廓结构特征。     

基于形状的颗粒识别系统的研究和实现

从应用的角度出发,结合一个实际的基于形状的颗粒识别系统,对整个系统中采用的图像处理的技术进行了介绍,重点解剖了传统的基于模板的匹配算法的不足,提出了用一种新的描述目标形状的算法来进行相应的处理,并对其算法进行了详尽的分析。结论表明,运用该算法对目标物体形状进行标志,能达到一个相当高的识别率。     

一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

基于子笔划的手写体汉字识别

该文给出一种汉字子笔划的提取方法 ,较好地解决了因子笔划相交 ,使提取的同类字符子笔划不稳定问题。引入了字符的固定部件划分方法及特征矩阵的概念。字符部件中包含各类子笔划的位置、长度等信息 ,特征矩阵是这些信息的集中体现。设计了一种新的遗传算法 ,由未知字符一个部件的一类子笔划表示的字符与某类模型的相似度 ,既由与其它 3类子笔划相应的相似度调节 ,又由与周围部件同类子笔划相应的相似度调节。实验表明 ,该手写体汉字识别方法是有效的     

基于方差相似度计算的人脸识别技术

针对人脸识别过程中所需的图像匹配,采用计算特征矢量方差的方法,经过一定的对应关系变化,得到了相似度计算的权值.这些权值具有很好的稳定性和准确性,有利于识别率的提高.实验采用自制人脸库进行识别测试,取得了较满意的结果,验证了此方法的有效性.     

联机手写体汉字识别中的笔划分类及笔划识别

提出了手写体汉字识别的一种毛划分类方法,它把构成汉字系统的笔划分为７种基本单元,并论证了它在整字识别上容忍笔划变形度大的原因。     

Vague集相似度量及其在模式识别中的应用

Vague集自提出以来,由于它在各个领域中的广泛应用而引起众多学者的注意,而相似度量是其中的关键技术．目前虽有多种相似度量的方法被提出,但还没有一个相应的相似度量约束条件标准．在Li(2003)的相关工作之上提出一种改进的Vague集相似度量公理化定义,指出一个相似度量必须满足的约束条件．然后引入两种新Vague集相似度量方法,并证明它们满足这些公理化条件,最后给出一个它们在模式识别的应用实例．     

改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

基于Delaunay三角化的形状表示与相似性衡量

在计算机视觉中,形状的表示和相似性衡量是重要且复杂的问题,提出了一种改进的SUSAN(最小一致性区域)拐点检测算法并用于形状表示,同时基于Delaunay三角化给出了一个用于形状相似性衡量的有效算法。首先,对形状的拐点进行Delaunay三角形构造,然后从Delaunay三角网中获得Delaunay图矩阵,最后使用矩阵的谱对拐点进行匹配。在含有1 400幅图像的MPEG-7 CE-Shape-1数据库中的检索实验进一步验证了算法的有效性。     

一种基于相似度判据的K近邻分类器的车牌字符识别方法

针对K近邻方法分类准确率较高的特性,提出了一种基于相似度判据的K近邻分类器车牌字符识别方法.通过大量实验,选取字符的网格特征和轮廓特征作为分类依据,用特征融合方法将两种特征合并,实现特征的串行融合.根据相似度判据作K近邻分类,实现了一个车牌字符识别系统.实验表明,这种方法具有良好的识别效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.     

基于模糊积分融合的复杂场景下人体行为识别

利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3D-Harris检测子检测视频样本中的局部关键点,结合已有的局部特征描述符和形状描述符来表征关键点位置之间结构化的信息,然后利用bag-of-features模型来计算这些特征的分布,再通过模糊积分对这些局部特征进行有效融合,并给出具体的算法描述.在具有复杂场景的YouTube数据集下的实验表明,所提出的局部特征表征方法能够更有效地表征复杂场景中的人体行为,模糊积分融合方法可有效进行决策层融合.     

基于多特征的洞库类目标识别方法

针对洞库类目标自动识别研究较少、识别率较低、识别方法成本较高等问题,设计了基于多种特征的洞库类目标识别算法.探讨了典型洞库类目标的模型并总结其主要特征;其次利用HOG特征对输入图像进行初步筛选,筛选出包含有洞库类目标的图像;然后基于洞库类目标的灰度特征提出了一种图像局部自适应阈值生成算法Wiblack提取图像中的疑似目标;最后搭建了洞库类目标的数学模型,并提出了基于形状相似度的目标判别算法,采用圆形相似度与椭圆形状相似度二次相似度判别方法,最终得出识别结果并描述目标轮廓,完成目标识别.实验结果表明该方法在洞库类目标的识别应用中有效可行,基于本文实验数据的识别准确度为92.6%.