票据识别系统数据获取过程研究

在手写体票据识别系统研究过程中,从带表格及噪声的背景中获取数据字符是至关重要的环节。实践证明,阈值图象分割方法是一种简单而有效的数据获取方法,该文以国家统一发票为研究对象,在样本直方图分析的基础上,讨论了阈值选取和样本明暗度之间的关系,并由此设计了一种新的票据获取过程结构。与通常方法比较,这使系统整体速度有了明显的提高。

数字水印技术的研究

数字水印作为一种信息安全技术 ,是在数字信息中加入不可见的标记 .人们可以通过一定的算法提取此标记 ,验证信息的所有权 (Ownership) .本文按空域和频域分类法对数字水印技术进行了综合分析 ,并对数字水印的若干关键技术进行了专门讨论 .

基于支撑向量机的文本无关的说话人识别系统

支撑向量机（SVM）是一种新的统计学习方法。提出一种基于支撑向量机的文本无关的说话人辨认系统，在作者的实验中得到了98％的平均识别率，同时实验表明同基于向量量化（VQ）和高斯混合模型（GMM）的经典方法相比，基于SVM的方法具有更好的性能。

基于直线边缘识别的图象区域定位算法

介绍了一种基于直线边缘识别的图象区域定位算法。算法主要分为两个部分，其一为基于样本线对边缘点进行搜索的边缘检测算法，其二为利用层次逼近的霍夫变换对所得到的边缘图象中车牌区域的边界直线段进行提取以对其定位的算法。算法充分利用了原始图象的灰度分布特征，同时在霍夫变换中采取了深度优先的递归搜索策略．取得了较好的实现结果。

Fourier 描述符的印鉴识别方法

基于手刻或机刻两枚具有相同字符内容的印鉴其字符骨架线的空间分布不可能完全相同，介绍了用匹配字符轮廓线的测度方法，并选用字符的包络线作为匹配的骨架线．提出了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ描述符的轮廓匹配的印鉴识别方法，其主要优点是可以在很少约束条件下获取印鉴图象．

新石器时代古陶器的化学计量学研究

本工作采用化学计量学方法抽提古陶器发明和技术演变的历史信息。数据分析表明：若干早期陶器的烧制是用在土中掺入未燃烧完全的植物茎叶灰，采用含铁较高的粘土，使之含有能形成低温共熔体的氧化亚铁、磷酸盐等组分，成为能在较低温度烧结的制陶原料。因此，当时能在700～800％低温烧制成功。其后随着窑的发明和窑技术的进步，达到1000℃以上的烧成温度，所用制陶原料亦相应发生改变。但类似的易熔组分和添加草木灰又成为配制原始瓷铀的配方，从而过渡到原始瓷器的发明的一个重要因素。

在印鉴识别中的配准方法

提出了在中文印鉴识别中两幅印鉴图象的配准方法．它包括对印鉴图象的预处理，该方法在保留图象边缘的同时对图象进行了平滑处理，利用聚类算法提取标准和待识别印鉴的特征点集，依据最小均方差变换实现两个点模式的匹配．通过实验获得了两幅印鉴图象的高精度配准结果．

一种基于方向场和细节特征匹配的指纹识别方法

文章介绍了指纹识别的处理步骤,提出了一种基于方向场的自动指纹识别算法,分别给出了图象的预处理,二值化,细化,纹路提取,细节特征提取以及指纹匹配的特征和算法步骤,并用实验进行了证明。

质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前，ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法，在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维，特征抽取过程简单，易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统，单字的平均识别率达９７％以上．

多客户 VOD 视频服务器的研究

描述了基于通用工作站的ＶＯＤ（ＶｉｄｅｏＯｎＤｅｍａｎｄ）视频服务器支持多客户并发访问的原理，提出了一个利用时间片轮询的调度算法来给多客户提供视频服务，并给出了一个基于客户／服务器结构的ＶＯＤ视频服务器的结构及其初步实现．实验结果证明了调度算法的有效性和正确性．

核磁共振图象的预处理

核磁共振等医学图象，由于受成象方法的限制，图象中病变部位常湮没在噪声信号中，引起医生的漏诊甚至误诊。如果经过适当降噪预处理，可以使病变部位特征更加明显，从而使医生的诊断更准确。但降噪算法常会因过度平滑引起图象细节特征的模糊，因此需要采用能保留细节的平滑处理算法。该文采用改进的基于梯度的偏微分算法，克服了退化扩散方程对图象细节的模糊效应，兼顾了降噪和保细节。对比几种常用的保边界平滑算法，实验结果证明，该文的改进算法对于核磁共振脑瘤图象的预处理，优于其他几种算法。

基于外接同心圆结构特征的自由手写体数字神经网络识别方法

本文提出了一种基于外接同心圆结构提取贯穿特征码的自由手写体数字的神经网络识别方法。该方法是用自由手写体数字的外接同心圆来抽取其贯穿特征码，将获得的模式特征训练改进的BP神经网络分类器，从而达到快速分类的目的。将其应用于邮政编码识别系统，单字的识别率达到97％以上，整信的识别率可达到92％以上，得到了令人满意的结果。

邮政编码数字识别系统的设计与实现

文章介绍用于邮政编码数字识别的高速实时图象处理系统的研制。系统以ＰＣ为核心，采用并行处理方式，实践表明具有性能价格比高和易于扩充升级等优点，满足了实际使用的要求。

票据识别系统数据分割与提取

在手写体票据识别系统研究过程中，从带表格及噪声的背景中获取数据字符是至关重要的环节。实践证明［１］，阈值图象分割方法是一种简单而有效的数据获取方法，该文以国家统一发票为研究对象，在样本直方图分析的基础上，讨论了阈值选取和样本明暗度之间的关系．并由此设计了一种新的票据数据获取过程结构。与通常方法比较，将使系统整体速度有明显的提高。

基于隐马尔可夫模型的车牌自动识别技术

本文基于隐马尔可夫模型 (HMM)提出了一种车牌字符识别的新方法 ,用二维隐马尔可夫模型 (2 D- HMM)方法来识别车牌中的汉字 ,用伪二维隐马尔可夫模型(P2 DHMM)方法来识别车牌中的英文字符及阿拉伯数字。该算法适用于不同的字符大小、字符倾斜 ,污损等情况 ,抗噪声能力强。字符识别正确率达 94%以上 ,具有实用技术的指标。

快速顺序模式的挖掘

顺序模式(Sequential Patterns)是数据挖掘(Data Mining)的重要研究内容。该文提出了一种基于集合运算的快速顺序模式挖掘算法QuickSP。算法QuickSP有效地利用了中间计算结果,减少了对数据序列的访问,提高了挖掘的效率,并将顺序规则的挖掘和递增修正融为一体。实验结果表明,算法QuickSP是有效的。

对正常及大细胞性改变的肝细胞、肝癌和癌旁改变肝细胞ICM-DNA定量研究

目的 探索正常肝细胞、大细胞性改变肝细胞、肝癌和癌旁改变肝细胞的DNA含量和形态特点。方法 采用DNA组织化学染色和图像细胞分析术。结果 10例癌旁改变(PC)组DNA指数(1.99±0.34)分别高于4例正常肝细胞(NH)组(0.98±0.12)和8例肝细胞的大细胞性改变(LCC)组(1.46±0.19)(P<0.01),DNA倍体分布与NH、LCC和肝细胞癌(HCC)组存在差异(P<0.05),核面积和核周长(74.0±52.3,63.9±33.9)低于26例HCC组(95.6±95.2,76.3±62.9)(P<0.01)。PC组中80%(8/10)为非整倍体DNA直方图表型,高于HCC组的53%(14/26),而多倍体占20%(2/10)低于HCC组26.92%(7/26)(P<0.05)。PC肝细胞核异型,核质浓缩,胞质嗜酸性或嗜碱性与HCC有过渡,置换性生长方式又与HCC相同。结论 呈片块状分布或腺瘤样排列的PC肝细胞,其异常DI、非整倍体分布和DNA直方图表型应作为癌前状态。

图象光度定量技术在肿瘤研究中的应用

癌前病变是当前肿瘤研究的重要课题。发现癌前病变，对其进行阻断治疗，是肿瘤防治的重要环节。本文对细胞DNA图象光度定量分析技术（ICM）进行了分析讨论，它既不同于显微分光光度定量分析技术（MSP），也不同于流式细胞光度定量分析技术（FCM），能精确定量细胞中DNA含量的改变，有助于癌变的早期诊断。这种图象光度定量分析技术可以测量出细胞DNA的绝对质量、核面积、核形状、变异系数等参数，据此可判断出肿瘤的良恶性、恶性程度、细胞周期和预后，并指导化疗。大量的临床试验数据表明，这种图象光度定量分析技术对各类肿瘤细胞的诊断准确率令人十分满意。

基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下，集成语音识别与说话人的识别技术，并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割，采用临界带特征矢量作为语音信号特征，分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法，提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度，研究了多门限多轮次的判决方法，在增加多套模板、提高识别率的情况下，降低了系统的响应时间．

基于偏最小二乘法与支持向量机的人脸识别

该文认为在人脸识别中,偏最小二乘回归方法作为一种新的降维方法,在处理小样本问题时具有明显优势,而主元分析方法作为一种传统的降维方法在选择分量时没有考虑类信息,因而有可能忽略掉重要的分类信息。支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性。该文提出了一种基于偏最小二乘与支持向量机的人脸识别方法。利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别。ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。