采用半随机特征采样算法的中文书写纹识别
【计算机科学】_子空间_期刊发文热词逐年推荐_20140723
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 高维数据 高维数据流 音频传输 非负矩阵分解 软子空间算法 自适应 网格划分 维度灾难 相似度量 核最大散度差判别分析 标签语义挖掘 标签 数据流流量 子空间聚类 子空间差异 子空间学习 子空间 信噪比 人脸识别 不等保护 k均值
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 子空间 高维数据 非负矩阵分解法 自主学习 空间离群点 离群点挖掘 数据流 局部离群点 动态模糊逻辑 动态模糊关系 剪枝 公理体系 人脸识别 zernike矩 rbf神经网络 boosting方法
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
2014年 科研热词 推荐指数 高维数据 1 马尔科夫逻辑网 1 软子空间聚类 1 距离加权 1 血流图 1 聚类融合 1 维数灾难 1 线性鉴别分析(lda) 1 红外人脸识别 1 类别子空间 1 类内类间不确定度 1 离散余弦变换(dct) 1 独立子空间分析 1 特征融合 1 特征提取 1 流形学习 1 概率图模型 1 最大边缘准则 1 时空特征 1 无监督学习 1 数据挖掘 1 情感识别 1 异构信息网络 1 度量集中 1 局部自适应软子空间聚类 1 局部样条嵌入 1 子空间学习 1 子空间分解 1 子空间 1 多扰动 1 可分性 1 双树复小波 1 全域分析 1 人脸识别 1 人脸表情 1 互k最近邻 1 二维主成份分析 1 主题模型 1 qos预测 1
基于小样本学习的表面缺陷检测方法
基于小样本学习的表面缺陷检测方法1. 内容综述随着工业生产中产品表面质量的日益重要，表面缺陷检测技术也成为了研究热点。
传统的表面缺陷检测方法往往依赖于大量的样本进行训练，但在实际应用中，由于样本采集困难、成本高昂，以及某些恶劣环境的影响，获取大量标注数据变得异常困难。
基于小样本学习的表面缺陷检测方法应运而生，并在近年来得到了广泛的关注和研究。
基于小样本学习的表面缺陷检测方法主要利用少量的样本信息来推断出整个缺陷表面的特性。
这类方法通常通过提取样本的特征来进行分类或识别，进而判断表面是否存在缺陷。
由于小样本学习能够有效地解决样本稀缺问题，因此在处理复杂场景下的表面缺陷检测时具有显著的优势。
已有的基于小样本学习的表面缺陷检测方法主要包括基于迁移学习的方法、基于元学习和表示学习的方法、以及基于深度学习的方法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
基于迁移学习的方法通过将源领域的数据迁移到目标领域，利用源领域的大量标注数据来帮助目标领域的少量样本进行学习。
这种方法在一定程度上缓解了小样本学习中的数据稀疏性问题，但仍然依赖于源领域的数据分布，且可能受到领域适应性的限制。
基于元学习和表示学习的方法则试图从原始特征空间中提取出更有意义的特征表示，以降低对标注数据的依赖。
这些方法通过学习到通用的特征表示，使得模型能够在不同任务之间进行迁移学习，从而有效地解决了小样本学习中的问题。
基于深度学习的方法则是利用深度神经网络强大的特征提取能力来解决小样本学习中的问题。
通过设计深度神经网络的结构和训练策略，这类方法能够自动地从原始数据中提取出有用的特征，并进行分类或识别。
深度学习方法需要大量的标注数据进行训练，且在面对复杂的表面缺陷检测任务时可能存在过拟合的风险。
基于小样本学习的表面缺陷检测方法在处理实际应用中的小样本、高维、复杂场景等问题时具有显著的优势。
随着技术的不断发展和优化，这类方法有望在工业生产中发挥更大的作用，提高生产效率和产品质量。
一种基于纹理特征的笔迹鉴别方法
邮局订阅号：82-946360元/年技术创新图像处理《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注一种基于纹理特征的笔迹鉴别方法Handwriting Identification Based on texture character(1.河南工业大学;2.郑州市商务局)赵志艳1杨志晓1李卓瑜2骆威1ZHAO Zhi-yan YANG Zhi-xiao LI Zhuo-yu LUO Wei摘要:介绍了一种基于纹理特征的笔迹识别方法。
把手写笔迹图像作为一种纹理看待,从而将笔迹识别问题转化为纹理识别问题。
笔迹图像预处理采用基于像素点的切割方法,通过实验证明该方法可以较为完整的保存纹理信息。
对于预处理后的纹理图像,再利用纹理处理技术和数学方法提取笔迹纹理特征,设计Gabor 滤波器对特征图像鉴别,所有过程均使用MATLAB 编程仿真实现。
试验结果表明采用纹理识别的方法简单,避免了由于文字数量、纸张材质、字体颜色等因素的影响,显著提高了识别的准确度和笔迹识别应用的广度。
关键词:笔迹识别;纹理特征;特征选择;文字切割;Gabor 滤波中图分类号:TP391文献标识码:AAbstract:In this paper,a method of handwriting identification based on texture character is introduced.The handwriting image is considered as one of textures that achieves the change of handwriting identification and texture identification.Cutting method based on image element is used to handwriting image,which is justified by experiment.After the texture image is pretreated,the image texture processing technology and mathematical methods are used to distill the useful special texture,the paper designs Gabor filter to distinguish image which is achieved through the emulation of MATLAB.The testing results indicate that this method is more simple,which avoids the influence of the number of characters,the material of paper and the color of characters,it can greatly increase the identification of veracity and the range of the application.Key words:Handwriting identification;Texture character;Feature selection文章编号:1008-0570(2010)01-2-0205-03引言笔迹识别属于“基于生物特征的身份识别”的研究领域之一。
缺失指纹图像识别技术研究与仿真
这可 以说 明 ， 指纹 曲线演化 的速 度可 以将 之分为切 方 向
分量 和法方 向分量 ， 中的法方 向分 量是用 于改变指纹 曲线 其
的形状 的 ， 切方 向 的分 量却 只 能改 变指 纹 曲线 的参 数 表 而 示 。所 以指纹 曲线 演化 问题的重点在于求 函数 （ ｔ ， ｐ， 即法 ） 方 向的指 纹曲线的速率 。
：ｆ ｔ Ｋｐ， ） （） ４
∑ｄ
ｚ０
其 中 ， 表的是二维像 素点 间 的直线距 离 ， 表 指纹像 ｄ代 Ｐ代 素点的个数 。通过 公式可 知 ， 如果 该 比值 越小 ， 么指 纹 图 那 像 的完整度越高 。 接着给出指纹识别 的相似度判定 公式 ： 根据得 到的几个 特征 ， 进行指纹特征 准确度 的计算 。计 算公式为 ：
细节特征点 。指纹识 别技术是 一种 生物测定学技 术 ， 也 并且 是使用最早也最为成熟的生物测定学技术 ， 它涉及到传感 器 技术 、 图像处理 、 数字 模式匹配等诸多学科呤 ， 前世界 上许 ］目
多公 司和研究机构都在 指纹识 别技 术 的研 究 中取得一些 突
特征 ， 而指纹库 中， 指纹是完整 的 ， 这就造成一 些特征点在 匹
Ｃ ，，）＝Ｌ（ ， ｔ （ Ｙｔ 。 ，） ， ，
Ｘ
但是 ， 通过 以上 指纹 特 征相 似度 进 行识 别 存 在 一个 问 题， 就是在采集指纹 数据 的时候 ， 体 的指纹具 有 易变性 和 人 随机性 的特点 ， 在采集指纹数据 的时候 ， 指纹如果 发生扭 曲 、 断层 、 缺失 、 错位 等不完整的时候 ， 采集 的指纹数 据难免会 存 在一定 的偏差 ， 指纹 的完整度就会 降低 ， 样一来 ， 这 采集 到的 指纹数据在 和库中的指 纹数据 做 比较 的时候难 免会 出现 一 定 的偏差 ， 如果偏差较 大 ， （ ） 式 １ 中的分子 减小 ， 使得 识别 的 准确度有所下 降 ， 就会 出现误判 ， 造成 识别的不准确 ］ 。 为 了解决这个 问题 ， 本文提出 了一 种基于不 完整指纹 的 图像修补方法 ， 通过判断指纹纹理 曲线 的演化规 律和相关 的
脱机手写汉字识别的最优采样特征新方法
脱机手写汉字识别的最优采样特征新方法
张睿;丁晓青;方驰
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2002(007)002
【摘要】在脱机手写汉字识别中,笔画形变是造成识别率下降的主要原因,减少笔画形变的影响是提高脱机手写汉字识别率的关键.针对上述问题,提出了最优采样特征.该特征以目前被广泛应用的方向线素特征为基础,在一定的约束条件下,通过移动采样点的位置,可以适应笔画的形变.从而减少特征的类内方差,提高特征的可分性,改进了识别性能.通过在THCHR样本集上进行实验,并对最优采样特征和方向线素特征的实验结果进行比较,验证了最优采样特征的识别率优于方向线素特征.
【总页数】5页(P176-180)
【作者】张睿;丁晓青;方驰
【作者单位】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;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;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
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.43
【相关文献】
1.基于弹性网格和方向线素特征的脱机手写汉字识别 [J], 杨玲;毛以芳;吴天爱
2.基于归一化背景方向特征的脱机手写汉字识别 [J], 王先梅;王宏;王粉花
3.基于深度卷积神经网络的脱机手写汉字识别系统的设计与实现 [J], 林恒青
4.基于改进inception的脱机手写汉字识别 [J], 陈站; 邱卫根; 张立臣
5.DBN和CNN融合的脱机手写汉字识别 [J], 李兰英;周志刚;陈德运
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一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法及其在汉字识别中的应用
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基于纹理特征的指纹识别算法
基于纹理特征的指纹识别算法朱凌云，陈少春（东华大学信息科学与技术学院 上海，２０１６２０）摘 要：基于纹理特征的指纹识别方法，具有计算量小的特点。
本文对该指纹识别算法进行了系统研究，提出了一套新颖的方向图修正算法，对于噪声相对较小的情况具有良好的效果。
本文对多窗口法求块方向图给出了减少运算量的方法；在方向滤波器设计方面，给出了一个方向滤波器的闭合等式，可以简化方向滤波器设计，大大减少运算量，并取得了较好的增强效果；在中心点求取方面，提出了一种新的粗搜索算法，可以减少计算量，加快中心区域搜索速度。
关键词：指纹识别算法；指纹方向图；Ｇａｂｏｒ滤波器；纹理特征Abstract: The fingerprint identification arithmetic based on the texture characters is known for its simplicity in calculations. This paper reports a novel fingerprint orientation image modification algorithm, which has good performance in low-noise conditions. We found an effective method for reducing the time of calculations in multi-window algorithm. For the discontinuity in the traditional block orientation image, inspired from Gabor function, we put forward a closed equation of directional filter that can not only simplify design of the directional filter, but also greatly reduce the work of computations. Referring to existing algorithm, the process of core point’s searching reported is divided into two steps-rough searching and fine searching. A new rough search algorithm can also reduce the work of computation and accelerate the process of central region searching.Key words: Fingerprint identification arithmetic ; Orientation image of fingerprint ; Gabor filter ; Texture character中图分类号：ＴＰ３０２．４ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１００１－９２２７（２００９）０２－００１１－０４０ 引 言我们设计的指纹识别系统工作流程为：手指经指纹传感器录入到指纹识别系统，形成灰度指纹图像；然后进入指纹图像处理过程，通过计算方向图、中心点、Ｇａｂｏｒ滤波，再经过特征抽取，进入比对过程；与指纹库内模板进行匹配，给出最后结果。