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基于mqdf的车牌字符识别

信息技术 2013年第7期37卷 121-123,126页

作者：周明辉刘辉曹刚昆明理工大学智能系统研究所昆明650000

文中提出了一种新的基于mqdf的车牌字符识别算法,该算法在QDF的基础上进行K-L变换,并且用常量代替小的特征值改善计算速度和分类的正确率。该方法基于统计模型和中心极限定理,便于设计和实现,广泛应用于手写体识别,具有很好的鲁棒性和... 详细信息

文中提出了一种新的基于mqdf的车牌字符识别算法,该算法在QDF的基础上进行K-L变换,并且用常量代替小的特征值改善计算速度和分类的正确率。该方法基于统计模型和中心极限定理,便于设计和实现,广泛应用于手写体识别,具有很好的鲁棒性和较高的识别准确率。用2142幅白天、晚上的蓝牌、黄牌车牌图像做实验,实验结果表明,对于数字、字母、汉字字符,平均识别率达到98%以上,具有较好的应用前景。

关键词：多元高斯分布李雅普诺夫中心极限定理字符识别 mqdf SVM梯度方向

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基于小波特征的单字符汉字字体识别

电子学报 2004年第2期32卷 177-180页

作者：陈力丁晓青清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

汉字图像不仅包含了汉字的字符信息 ,还包含了汉字的字体信息 .字体信息是版面分析、理解和恢复的重要依据 ,还有助于实现高性能字符识别系统 .目前的字体识别方法还不能对单个汉字字符的字体进行识别 .本文提出了一种新的字体识别方法 ... 详细信息

汉字图像不仅包含了汉字的字符信息 ,还包含了汉字的字体信息 .字体信息是版面分析、理解和恢复的重要依据 ,还有助于实现高性能字符识别系统 .目前的字体识别方法还不能对单个汉字字符的字体进行识别 .本文提出了一种新的字体识别方法 ,能够在不知道汉字字符的前提下 ,识别单个汉字的字体 .首先对单个汉字的字符图像进行小波分解 ,在变换图像上提取小波特征 .提取的小波特征经Box Cox变换整形后 ,用线性鉴别分析技术 (LDA)进行特征选择 ,得到字体识别特征 .所使用的分类器是mqdf分类器 .在包含 7种字体的样本集上进行的实验表明 ,本文提出的方法能够在不知道汉字字符的前提下 ,对单个汉字的字体进行有效识别 ,基于单字的字体识别率达到 97.35 % .

关键词：字体识别单字符小波特征 LDA mqdf

基于背景域串行分类器的手写字符识别算法研究

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微电子学与计算机 2018年第10期35卷 41-45页

作者：罗佳刘大刚杨姝杨菊英电子科技大学成都学院计算机系四川成都610000 西南交通大学国家重点实验室四川成都610031

本文提出一种基于背景域串行分类器的手写字符识别算法.该算法可对52种手写大小写字母和10种数字,共62种字符进行通用识别,主要包括两大模块:一是提取字符图像背景域特征;二是采用mqdf和SVM两级分类器串行组合.首先mqdf分类器通过背景... 详细信息

本文提出一种基于背景域串行分类器的手写字符识别算法.该算法可对52种手写大小写字母和10种数字,共62种字符进行通用识别,主要包括两大模块:一是提取字符图像背景域特征;二是采用mqdf和SVM两级分类器串行组合.首先mqdf分类器通过背景域的凹凸特征进行识别初期的粗分类,然后SVM分类器通过背景域的宽高比和横纵向交截特征进行识别后期的细分类.实验结果表明,本文算法不仅通用性较好,而且识别率、拒识率以及识别速度都优于同类算法.

关键词：背景域凹凸特征 mqdf SVM

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联机手写梵音藏文特征提取方法的研究与实现

联机手写梵音藏文特征提取方法的研究与实现

作者：吕文彬西北民族大学

学位级别：硕士

随着信息时代的发展和电子设备的普及,联机手写已成为一种简单便捷的生活方式,这对联机手写技术就提出了更严苛的要求。梵音藏文与现代藏文相比,其字型复杂、字符集大、相似字多,联机手写梵音藏文识别是一个多类别多层次的模式识别问题... 详细信息

随着信息时代的发展和电子设备的普及,联机手写已成为一种简单便捷的生活方式,这对联机手写技术就提出了更严苛的要求。梵音藏文与现代藏文相比,其字型复杂、字符集大、相似字多,联机手写梵音藏文识别是一个多类别多层次的模式识别问题,现处于实验研究的起步阶段。近几年来,许多手写识别方法技术应用在联机手写藏文识别研究中,取得了比较好的效果,这使联机手写梵音藏文识别技术有着重要的研究理论意义和广泛的市场前景。特征提取是字符识别中关键的第一步运算处理,一个识别系统是否成功分类往往由它使用和定义的特征决定。本文归纳和总结了手写字符特征提取技术的经典方法,并详细地分析和讨论了算法的优点和不足之处。主要完成了以下几方面的工作：第一,研究梵音藏文的结构特点,借鉴其他字符识别成熟的技术,寻找出代表性的特征提取方法,提出了提取基于Gabor滤波器的特征和字符方向特征。第二,根据提取特征的算法和模型,设计和实现提取特征方法。构建梵音藏文识别系统,包括训练阶段和测试阶段两个子程序,系统主要包括特征提取模块,LDA特征选择模块,mqdf分类器模块和识别库模块。完成系统的构建后,利用大量的训练和测试样本对其系统进行调试和完善,并使得该系统达到设计目标。通过上述方法和思路,研究和实现联机手写梵音藏文识别系统。实验证明,梵音藏文特征提取方法简单有效,达到了基本的实验目标。

关键词：梵音藏文特征提取 Gabor滤波器 LDA mqdf

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语音信号中情感信息的分析和处理研究

语音信号中情感信息的分析和处理研究

作者：周洁东南大学

学位级别：硕士

本篇硕士论文介绍了语音信号中情感信息的分析和处理。语音信号处理作为一个研究领域,已有几十年的历史。传统的研究仅着眼于语音信号传达的准确性,而忽略了其中所包含的情感信息。本文针对汉语普通话发音中包含的情感特征信息进行了提... 详细信息

本篇硕士论文介绍了语音信号中情感信息的分析和处理。语音信号处理作为一个研究领域,已有几十年的历史。传统的研究仅着眼于语音信号传达的准确性,而忽略了其中所包含的情感信息。本文针对汉语普通话发音中包含的情感特征信息进行了提取和分析处理,此项研究和相关实验方法还未见之于国内的文献,再加上汉语语音的独特性,所以本文中提出的一些方法和实验数据仅是初步的结果。首先将情感类型大致划分为欢喜、愤怒、惊奇和悲伤四种。然后请擅长表演的话者对设计好的文本施加各种情感发音若干遍。为了建立有效的情感语音库便于后续处理,对这些发音逐句进行了有意性检定并进行了增删。我们分析了和韵律特征相关的参数变化情况,还选择了非韵律特征参数(如共振峰)的变化情况。为了比较情感发音相对于平静发音在特征参数上的变化,我们选择了涉及时长、基音周期、振幅和共振峰等四个方面共九个参数进行了对比实验研究,使用了如峰值检出法等一些成熟算法得出了具体的数量变化和比值直方图。不同情感语音的识别研究是本文的重点。在基于非时间序列特征的情感语音识别中,我们在主元分析法的基础上,使用大量数据形成了不同情感语音的模板,然后提出了三种方法对含情感的语音进行了判别实验。实验结果表明,三种方法的识别率均达到了80%以上。我们还进行了基于时间序列特征方面情感语音识别的研究,提出了基于mqdf和基于MMD的情感特征识别方法。经过对情感测试语句识别实验结果表明,使用该识别方法获得了较好的识别效果。

关键词：情感语音信号有意性检定峰值检出法主元分析 mqdf MMD

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运动车辆车牌识别算法的研究与实现

运动车辆车牌识别算法的研究与实现

作者：周明辉昆明理工大学

学位级别：硕士

交通运输建设是国家建设的重要组成部分,在国家经济等层面的运作都需要交通运输来支撑。因此利用成熟的电子、网络、机器视觉技术来构建智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS),发展该系统的主要目的是改善交通、减少交... 详细信息

交通运输建设是国家建设的重要组成部分,在国家经济等层面的运作都需要交通运输来支撑。因此利用成熟的电子、网络、机器视觉技术来构建智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS),发展该系统的主要目的是改善交通、减少交通拥挤、降低交通事故。本论文利用图像处理与计算机视觉技术研究并设计了一套车牌识别系统,该系统是智能交通系统的重要组成部分。支持向量机(SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,来获得良好统计规律的目的。SVM一直被认为是效果最好的现成可用的分类算法之一,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。 mqdf是基于统计模型和中心极限定理,在QDF的基础上进行K-L变换,并且用常量来代替小的特征值来改善计算速度和分类的正确率,具有很好的鲁棒性和较高的识别准确率,广泛应用于手写体识别。车牌识别系统是由车牌检测、字符切分与字符识别三个部分组成。本文具体研究内容如下： 1.在车牌检测中,由于传统的车牌检测技术(主要是基于纹理和基于颜色)对不同大小车牌、不同角度车牌、晚上有灯光照射到车牌上等检测率不高。所以本文采用基于Haar特征的级联Adaboost学习算法进行车牌检测,车牌检测率高、鲁棒性高,但误检率略高,当然后面的字符切分和字符识别可以反馈去除误检候选区。 2.在字符切分中,本文主要提出了基于连通域坐标信息和直线拟合的方法对车牌进行水平矫正并去掉水平边框。该方法鲁棒性高。 3.在字符切分中,本文也提出来基于连通域坐标信息和车牌先验知识寻找大间隔进而对车牌字符切分的方法。该方法切分效果好,实现简单。 4.在字符识别中,本文结合了mqdf和SVM分类算法的优点对车牌字符进行识别,改进了层次匹配策略,巧妙的利用相似字符局部特征差异大、局部使用以上分类算法对字符进行识别。

关键词： Haar特征级联Adaboost算法 mqdf SVM 改进的层次匹配策略

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基于小波变换的印刷体汉字字体识别研究

科技资讯 2007年第14期5卷 61-62页

作者：王连银天津轻工职业技术学院天津300072

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... 详细信息

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。

关键词：字体识别小波变换能量比例特征 mqdf