基于形状上下文的车牌图像识别算法

针对智能交通系统中的车牌图像识别问题,提出了一种在形状上下文特征提取算法的前提下,基于多种现有度量算法相结合的联合度量策略的图像识别机制。首先,描述了基于形状上下文的车牌图像的特征提取过程;其次,在分析现行图像识别方法的基础上,提出了基于经典的欧式距离度量算法和TPS薄板样条法进行的联合度量策略的总体思路;而后讨论了基于联合度量策略机制的识别算法在字符识别中的可行性及识别精度,其识别率达到90.3%,并具备较高的稳定性;最后,将该算法应用在实际的车牌图像的识别系统中,车牌图像识别率达到86%,单个字符的识别率达到97.7%,实验结果表明所提出的方法是有效的。

对渐进三角网点云数据滤波算法的改进

针对渐进三角网滤波算法(PTD)进行拓普康LiDAR点云数据处理过程中易将地物点误判为地面点的缺陷,本文提出两种改进方法。一种是采用局部坡度拟合法对PDT算法进行改进,将点云数据按高程值与拟合坡面法求解的拟合高程值的差由小到大进行排序,将为地面点可能性更大的点优先判定,从而获取更加精确的TIN;另一种是引入薄板样条曲线(TPS)插值法,对PTD算法进行改进,将PTD中候选点判断参数改为TPS法中的弯曲能量增长值,从而减少误判。结果表明,使用以上两种改进算法,综合考虑第1类误差和第2类误差影响,在大部分地形特征下比传统PTD算法表现更优,对低矮植被、桥、斜坡等特殊地物的滤波效果更佳。

基于多组合内容的图像识别机制

针对多组合内容图像的识别问题,提出了一种基于模糊推理融合机制的相似性距离度量算法的图像识别机制。首先,在分析现行图像识别方法的基础上,提出了薄板样条曲线TPS与模糊推理相结合的相似性距离度量机制的总体思路;其次,描述了基于形状上下文的变形图像的特征提取过程;而后讨论了薄板样条曲线TPS与模糊推理相结合的相似性距离度量机制,并将其应用在变形多组合内容图像的识别算法中。实验结果表明所提出的方法是有效的。

基于shape context的指纹图像识别研究

针对智能身份管理系统中的指纹图像识别问题,提出了一种在形状上下文特征提取算法的前提下,基于多种现有度量算法相结合的联合度量策略的图像识别机制。首先,描述了基于形状上下文的指纹图像的特征提取过程;其次,在分析现行图像识别方法的基础上,提出了基于经典的欧式距离度量算法和TPS薄板样条法进行的联合度量策略的总体思路;而后讨论了基于联合度量策略机制的识别算法在图像识别中的可行性及识别精度,其识别率达到87.5%,并具备较高的稳定性;最后,将该算法应用在实际的指纹图像的识别系统中,指纹图像识别率达到82.5%,实验结果表明所提出的方法是有效的。

基于可变形模板匹配的变形字体识别

针对变形字体的识别问题,提出了一种基于形状上下文和模糊推理相结合的度量机制的变形字体识别方法。首先,在分析现行字体识别方法的基础上,提出了薄板样条曲线TPS与模糊推理相结合的相似性距离度量机制的总体思路;其次,描述了基于形状上下文的变形字体图像的特征提取过程;而后讨论了薄板样条曲线TPS与模糊推理相结合的相似性距离度量机制,并将其应用在变形字体的识别算法中。实验结果表明所提出的方法是有效的。