一种基于特征加权模板匹配方法在纸币字符识别中的应用

纸币字符是纸币的重要特征之一,一组字符能够唯一标识纸币的身份.能够快速地识别纸币中的字符直接影响到纸币字符识别的精度和速度.本文运用特征加权模板匹配算法,设计了一个纸币字符识别算法.该算法从当前应用最广泛的模板匹配法入手,对标准模板匹配算法加以改进,从而提高了纸币字符实别的效率和精度.该算法能够充分区分开字符笔画和非笔画部分对字符识别的影响大小,从而有效地提升了识别率和鲁棒性.从实验结果来看,该算法性能较优.     

基于模板匹配和特征点匹配相结合的快速车牌识别方法

介绍了一种简单易行的车牌识别方法。对于车牌灰度图像进行滤波去噪后先用峰谷法二值化，再用垂直投影法进行分割，最后进行模板匹配，并用特征点匹配对几组易出错的字符进行检查，从而得到车牌号。     

基于多结构特征的纸币字符识别算法

针对现有人民币冠字号字符识别算法对严重污染磨损的人民币冠字号字符识别率低的难题,提出了一种将模板匹配法与多种字符结构特征(字符轮廓、区域密度)相结合的人民币冠字号字符识别算法.通过定位分割、分类识别、验证纠错3个步骤完成字符的识别,实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较强的鲁棒性.     

基于模板提取的信号分选算法研究

常规分选算法对频率、脉宽和方位较为接近的密集信号难以取得准确的分选结果,针对信号分选在复杂电磁环境下存在的错批和漏批问题,提出了一种基于模板提取的信号分选算法.算法的核心思想是利用信号脉冲时间序列的相关性提取信号的特征序列,克服了传统信号分选算法对脉冲频率、脉宽和方位参数的依赖.仿真和实际数据验证表明,该方法可提高在复...     

基于OpenCV的光缆表面喷码字符识别算法

人工识别光缆喷码字符弊端众多,亟需光缆自动化识别技术.针对光缆喷码点阵字符特点,提出一种在线光缆喷码字符识别系统,对模板匹配、人工神经网络和支持向量机等3种字符识别算法进行仿真研究和参数优化,并比较了这3种算法的优劣;分析了人工神经网络和支持向量机相关参数对识别准确率和训练时间的影响.仿真结果表明:相同测试集下,人工神...     

一种基于图像纹理的模板匹配算法

为了提高实际工程应用中图像匹配算法计算的实时性,增强图像匹配算法对复杂场景跟踪的鲁棒性,提出了一种新的基于图像纹理的模板匹配算法(TTM)。依据邻域内像素灰度变化的趋势分别提取水平、垂直方向二值化的图像纹理矩阵,然后根据定义的一个相似性判别准则,分别度量水平、垂直两个方向二值化图像矩阵之间的相关置信度。最后,通过合成两个方向上的图像匹配置信度结果得到目标配准置信度。实验结果表明,该算法对图像光照变化、目标部分被遮挡等情况具有较好的适应性。     

模板匹配的快速算法

本文提出了一种模板匹配的快速算法,算法中采用沃尔什-阿达马变换实现模板匹配。计算机模拟结果令人满意。     

基于神经网络的车牌字符识别算法研究

提出了一种基于神经网络的车牌字符自动识别算法。用本文提出的方法对车牌图像进行实验,对车牌字符样本进行特征提取,用特征来训练有效分类器,用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟,结果证实此算法对车牌字符识别有一定准确性,具有良好的效果。     

基于Opencv的图像多目标模板匹配算法

在箱体的图像采集与分割过程中,由于角度、光线的影响,使得模板图像与待匹配图像中相同目标图像因为角度变化和色差等原因影响,使得匹配成功率并不理想,存在无法匹配到目标箱体或者匹配偏差较大的问题。这里创新性的采用了一种新的图像预处理方法,使用边缘检测算子与膨胀的组合方法,对模板与待匹配图像进行处理,使用处理后的图像进行匹配。通过与传统方法的实验对比,实验结果表明,新的方法在图像在存在色差和一定旋转角度时,仍然具有较高的匹配率。     

基于匹配模板的二相编码信号识别方法

雷达采用低截获概率（LPI）技术之后,特别是在低信噪比条件下,传统的基于参数提取的雷达信号识别方法将会失效。针对这一问题,提出了基于匹配模板的雷达信号识别方法,阐述了该方法中匹配模板的创建、匹配算法的实现和匹配输出性能参数提取与分析三个关键步骤,以二相编码信号为例制定了相应的匹配识别准则,通过仿真实验验证了该准则的有效性和该方法的可行性。在信号受到噪声污染的情况下,该方法对二相编码信号的识别信噪比可以达到-6 dB。     

基于模板匹配的雷达辐射源信号识别研究

从统计学理论出发,对基于模板匹配的雷达辐射源信号识别进行研究,通过设定容差测试了4种不同的距离计算方法的识别效果,得出了在雷达特征参数测量精度较高的情况下,使用City Block距离和Euclidean距离进行距离计算识别效果较好,当测量精度不高时,需要增大容差范围且使用M距离进行距离计算时识别效果较好。建立的数据库和雷达辐射源识别模型可用于电子战的模拟训练。     

基于模板匹配的车牌汉字识别方法及判别函数

利用预先设计好的标准车牌汉字模板与待识别字符进行逻辑‘与’运算,通过判别函数得出识别结果。文中提出两个判别函数,求取模板、待识别字符与匹配结果三者标准差最小值,求取匹配结果矩阵元素和最大值,并对它们的识别结果进行对比和分析,最后将两个函数联合使用。结果表明,在一些字符的识别上文中方法较以往的识别方法有所提高     

基于环投影模板匹配的印鉴鉴别法

本文分析了几种印鉴鉴别方法的优缺点,并提出了一种基于环投影模板匹配的印鉴鉴别方法。该方法先将印鉴图像分成若干个区域环,提取反映印鉴本质特征的参数形成局部和全局特征。然后利用一维模板匹配法分别对印鉴边框和印鉴边框内部字信息进行鉴别。实验结果证明,该鉴别方法具有较强的适应性和可靠性。     

一种改进的模板匹配方法在弹点识别中的应用

在自动报靶系统中,使用模板匹配方法找出真实弹点是报靶的关键所在。但传统的模板匹配方法受对象物大小变化、旋转、扭斜等变动影响,需要准备各种可能的变形弹点模板,而且运算量大,难以提高识别效率。本文根据模板匹配方法的基本原理,结合弹点的统计性质特征,采用改进的模板匹配方法来识别弹点,利用弹点特征向量固定的这个前提条件,极大地减少了弹点识别需要的耗时,提高了自动报靶系统的工作效率。     

基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法

为了满足天基系统对红外探测目标的高精度识别需求,提出了一种基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法。首先阐述分析了目标多维特征要素以及分类手段。结合目标运动特征、多波段下目标光谱特征以及红外辐射变化等特征实现了特征融合处理,并基于区域特征变化,采用动态规整模板匹配算法完成了目标识别。最后结合合作目标的红外辐射强度序列数据对参数进行了训练调整。分析结果表明,本文建立的识别方法能够较好地实现目标型号识别,性能优于传统的动态规整匹配算法。     

基于Kinect的人体动作识别算法研究

针对现有的复杂背景下人体动作识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出基于Kinect骨骼数据的改进动作识别算法。通过Kinect获取骨骼数据,提取出人体关节的特征向量,然后用模板匹配的方法对人体动作进行识别。通过搭建机器人体感控制系统验证了算法的可行性。在相同实验条件下测得算法的平均识别率为95.2%,平均识别时间为32.5ms。与其它动作识别算法比较,证明了算法的识别率较高、实时性较好。     

限定性手写汉字识别的一种可变形弹性匹配模型

本文提出了一种应用于写手写体汉字识别的变可形弹性匹配模型，在该模型中，我们假定：对于同一种汉字的不同手写样本，尽管由于书写风格的不同而其形状各异，但它们却具有上相的同空间拓扑结构，我们将用一组笔段置移矢量描述不同的手写体之间的细节形状上的差异，在置换矢量场的作用下，一个可变形的模板汉字将逐步变形以趋于输入的汉字，从而在两汉字之中寻求一种最佳的匹配。     

一种基于支持向量机的手写汉字识别方法

本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不是仅仅使经验风险达到最小,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力.本文首先讨论了支持向量机的基本原理,然后,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题,文章进行了分析和阐述,并在此基础上,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略.最后,针对GB2312-80的1034个汉字类别的120套手写样本,进行了实验仿真.实验结果表明,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高,其中多项式核函数的支持向量分类器,识别率平均提高3.38％,表明了本文方法的有效性.