基于深度学习法的视频文本区域定位与识别

通过对视频图像进行快速、准确的文本定位与识别,有利于提高视频信息处理的效率与准确率.采用Gabor滤波器实现在横、竖、撇、捺四个方向上的视频图像的纹理特征的提取,再通过RBM逐层增量深度学习算法构建深度置信网络,实现对提取的纹理特征图像中文本区域的定位.论文同时研究了利用形态学处理方法和OCR字符库实现对视频图像文本识别的可行性,并分析了识别效果.测试结果表明,本文提出的深度学习算法与形态学字符识别方法相结合,不但能够实现对视频图像文本区域的准确定位,还有利于提高字符识别的效率和准确率.

XML数据公交信息查询优化算法及实现

针对公交线路规划的问题,必须提供一个准确快捷的公交查询系统以满足人们日常出行的需求.研究了基于XML数据的公交查询系统,该系统采用B/S模式,利用ASP.NET框架和C#语言,实现了公交运行查询功能.在换乘查询算法部分及在Dijkstra算法的基础上,分析了路径寻优的原理,实现了路径距离计算的具体方法.并通过减少临时节点排序及数量的方式,改进了Dijkstra算法,最终减少了寻找路径的时间并简化了路径计算.最后,以天津市公交数据为例,用改进的Dijkstra算法对公交查询系统进行了分析验证,结果表明,利用改进的Dijkstra算法可以实现高效的公交信息查询,节约查询时间,节省内存资源.