基于多特征多分类器的汉语手指字母流的识别系统

手指语是用手指指式进行交流 ,一个指式代表一个汉语拼音字母 ,按照汉语拼音方案拼成普通话 .文中提出了一种基于多特征多分类器的汉语手指语识别方法 ,并利用该方法建造了手指字母流识别系统 .实验表明 。

基于树修剪和多特征融合的场景文本检测

为了解决最大稳定极值区(MSER)提取过程中产生的大量重复文本区域和非文本区域难以被剔除影响算法精度的问题,提出了一种基于树修剪和多特征融合的场景文本检测方法。首先提取出边缘叠加的MSER作为文本候选区域;其次设计了一种MSER树修剪算法剔除重复文本区域;然后采用贝叶斯分类器融合多特征剔除非文本区域;最后设定了一系列相似性标准合并文本区域。ICDAR 2011数据集(f=76.8%)上的实验结果低于目前最好的算法[19],但算法在速度上具有明显的优势。

一种疲劳驾驶检测系统中快速人眼检测方法

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,因此,以人眼检测为核心的疲劳驾驶检测受到了普遍地关注。目前传统的疲劳驾驶检测方法采用"人脸-人眼"模型,即先定位人脸,随后再进行人眼检测。在Ada Boost算法的基础上,使用变模板匹配方法进行人眼检测,并改进了"人脸-人眼模型",采用多特征的分类器来有选择的跳过人脸检测步骤,从而快速准确地定位人眼。在DM642芯片上进行实验,人眼识别率达到了90%以上,且平均每秒能处理40帧图片,证明了该方法的高效性和实用性。

基于信息融合的模式识别方法研究

将多特征多分类器的模式识别看作信息融合问题,提出了一种基于支持向量机理论的决策级信息融合模型,并讨论了基于该模型的识别精度以及学习样本数之间的关系.通过对ORL人脸图像库、CENPAMI手写体数字数据库这两类不同样本问题的识别实验表明,基于信息融合的模式识别方法可以取得较高的整体识别性能.