三维轮廓光切法测量的图像获取及处理

介绍了基于光切法的脚型三维轮廓测量原理 ,针对多CCD光切测量系统组成 ,提出一种使用中轴跟踪和改进测偏原理相结合的高精度提取轮廓光带中心线的新方法 .详述了光切面轮廓图像的提取及处理过程 ,并通过对提取中心线的坐标变换 ,获得了完整的脚型断面轮廓数据 .实验结果表明该方法处理效果令人满意 .

脚型三维轮廓测量技术研究及系统实现

描述了一个基于光切原理的多CCD脚型三维测量系统,介绍了系统的测量原理以及扫描控制系统的设计。该系统采用三台CCD从不同角度采样脚型,对光带图像进行分割、平滑等一系列处理,通过坐标变换后获得了脚型完整断面轮廓数据。采用标准圆柱体对系统进行了性能测试,测量误差小于0.5%,实验结果表明该系统具有良好的实用性。

特征融合用于手写体汉字识别研究

分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征。讨论了RBF网络分类器特性,结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个小类别手写体汉字识别系统。实验表明,该系统可行和有效。

基于集成RBF神经网络的小类别手写体汉字识别系统

该文介绍了RBF神经网络的模型,讨论了RBF网络分类器的机理和特点,提出了一种集成RBF神经网络并应用于小类别手写体汉字识别系统的设计,采用了组合重心分解网格特征方法来提取汉字特征,设计了遗传进化隐层节点自生成算法用于RBF的训练。实验表明该小类别手写体汉字识别系统有很高的识别率,具有一定的实用推广价值。

基于光切法的三维脚型测量仪原理及系统设计

结合脚型三维轮廓测量仪的研究和设计 ,论述了如何将光切法用于脚型测量以及测量系统的组成 ,提出了采用多台CCDs摄像机从不同角度采样的空间匹配方法。介绍了三维轮廓测量中扫描控制系统的设计 ,从理论上论述了光切面轮廓图像的提取及处理 ,对测量仪中的误差进行了分析和讨论。

有限集手写体汉字特征提取及分类器设计

介绍了手写体汉字特征提取的基本概念 ,采用了一种叠合网格加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络 (RBF网络 )的模型分析 ,提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别 ,并利用结合遗传算法和模拟退火算法的混合优化策略进行RBF分类器的训练。

基于C/S和B/S结构模式的医院病案影象管理系统

医院病案影象管理系统是指对传统病案数据的电子化处理 ,根据医院病案管理的特点和要求 ,采用C/ S和 B/ S结构模式对系统进行开发和设计 ,有效实现医院病理档案的信息化。

有限集手写汉字识别中的笔画分区矩描述特征

提出了一种笔画分区矩特征的提取方法。根据汉字笔画分布特点，利用小波变换将汉字分解为4个方向笔画分量，用分区矩分别描述4个笔画子图像，并采用K-L变换对特征进行降维处理。采用该特征对有限集手写体汉字进行识别，初步实验结果表明该方法十分有效。

血液综合信息管理系统(BIMIS)设计和实现

本文从血液综合信息管理系统(BIMIS)开发的实际出发,详细论述了BIMIS设计的原则、思想、方法以及BIMIS实现的主要功能,介绍了字符识别、电子影像档案、指纹识别、二维码等关键技术在BIMIS中的应用。BIMIS实现了对血站整个业务的计算机管理,使血站在管理流程上统一、简便、高效。

“有效行”特征对手写体字符的识别

从无限制的手写体数字的结构出发，提出“有效行”特征的概念及其提取算法。该特征具有维数小、平移不变、字符小角度旋转不变等特点。建立了相应的字符特征库，利用ＢＰ网络对样本字符进行研究，通过大量的手写体数字识别测试表明：该方法在识别速度上优于利用单一的矩特征、小波特征等传统识别方法；在误识率方面也优于一般的单一识别方法。

基于HMM方法的银行票据自动识别

利用隐态马尔可夫模型 (HMMs) ,对银行票据中金额的大小写数据识别问题进行了研究 主要内容包括建立新颖的文字分割算法 ;设计HMM训练和识别算法 在HMM系统中 ,将使用频率比较高的手写体错别字和同音字作为不同的字符类来处理 ;同时在HMM的训练过程中 ,提出了平滑参数的新方法 实验结果表明 ,该方法在实践中是可行的 。

粗糙集理论在字符识别中的应用

介绍了粗糙集理论在字符识别中的应用。首先叙述了粗糙集理论的相关内容，并讨论了粗糙集中的概念和方法与字符识别的关系，然后介绍了几个常用的粗糙集在字符识别中应用的算法并给出了例子。

脚型三维曲面测量技术

提出了一种新的三维曲面测量方法 ,利用激光片光对脚进行光切 ,在脚的某一个截面上形成封闭光带 ,用 3个CCD摄像机对截面光带成像 ,可一次获得脚的某一个截面的二维轮廓信息 ,再沿光切面的垂直方向步进测量 ,经CCD摄像机像面和光切平面之间的空间映射变换后可得到脚的整个三维曲面信息。

基于DSP的版面分析和OCR识别的原理及实现

随着光学字符识别 (OCR)技术广泛应用于人口普查、银行票据、各类报表等表格文档自动处理中 ,大大提高了表格文档的处理效率和精度 ,节省了人力物力和财力。 OCR识别系统通常采用扫描仪获取表格文档的原始图像 ,由计算机进行版面分析和字符识别。这里提出了基于 DSP的 OCR识别仪 ,采用接触式图像传感器摄取文档的原始图像 ,数字信号处理器(DSP)实现版面分析和字符识别。将识别结果输入到计算机中进行后处理。这样一台计算机可以联结多台识别仪 ,大大降低了 OCR识别系统的成本 。

PVDF传感器实现斜拉桥桥索张力在线监测

斜拉索是斜拉桥的主要承载部件。斜拉桥桥跨结构的重量和桥上活载绝大部分或全部通过斜拉索传递到索塔上。实时监测分布于大桥上的桥索张力变化 ,对于了解斜拉桥的健康状态 ,确保斜拉桥的安全是至关重要的。采用聚偏二氟乙烯 (PolyvinylideneFluoride)通过监测应变得到拉索的振动信号 ,计算出拉索的张力 ,实现斜拉索张力的在线测量。

手写字符轮廓曲率的特征提取和识别

首先对手写体字符图像进行平滑 ,同时获取字符的轮廓点 .然后提出了一个字符轮廓曲率计算的有效方法 ,为了利用小波变换对曲率信号进行去噪和平滑 ,该方法不是直接从轮廓点出发 ,而是进一步抽样得出新的轮廓点 .最后得到了不受字符旋转、平移、大小、位置影响的字符特征 ,以及相应的识别算法 .实验结果表明 。

一种单色表格快速版面分析方法

结合某铁路分局车辆段列车轮轴卡片自动录入及管理系统开发的实际，提出了一种单色表格的快速分析方法。其主要内容是：利用Radon变换检测表格的歪斜角度将其校正，用投影法找出表格线的位置，根据表格线的位置将待分割的栏目的图像提取出来。该方法具有实用性较强、对表格设计和印刷的要求较低的特点。

基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别

以信息融合技术为基础 ,提出了一种新的基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别方法 .该方法通过提取字符图像不同机制的 4个互补特征 ,组合形成 6个融合特征 ,利用优化的BP神经网络算法 ,对多融合特征进行识别分类 ,然后用神经网络对 6个识别结果进行融合决策 .实验结果表明 ,新的融合识别方法能有效提高识别率 ,并具有较高的系统可靠性 .

基于边框线的版面分析方法应用于选票处理

民主选举过程中选票的统计是一项严肃而繁琐的工作,传统的手工操作方法不仅效率低,而且在统计过程中很容易出错,影响了选举工作的进度及质量。选票信息的自动处理能提高录入速度、准确率和公正性。选票信息自动处理的核心是选票版面结构获取和填写信息识别。该文提出了一种基于边框线的选票版面分析方法,并采用OCR(OpticalCharacterRecognition)识别填写信息,该方法具有对选票的设计更方便灵活、纸张和填写的要求低、精度高、通用性好的特点。

一种新颖的汉字笔划提取算法

一些手写体汉字识别系统的笔划提取大都采取基于像素跟踪的细化算法,这些方法具有很大的不稳定性。考虑到汉字的结构特点,我们提出了汉字的直线段描述算法,直线段有0, 45, 90 和 135四种方向。在算法中,充分采用了基于结构的差分方法和基于统计的概率估计方法。实验表明,该算法有很好的鲁棒性,这为汉字的识别创造了条件。