国家自然科学基金(61065001)
- 作品数：21 被引量：48H指数：4
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- 相关机构：新疆大学中国人民解放军69230部队中国人民解放军69223部队更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多源测量信息融合的弱点动目标跟踪算法
- 2012年
- 在复杂背景下,为提高微弱点动目标跟踪系统的抗干扰能力,从不同信噪比的多红外图像序列出发,基于新的融合跟踪结构(增加局部处理器),提出了一种模糊逻辑的多源信息测量融合跟踪算法:各局部处理器对原始测量进行恒虚警和自适应检测,将判决后的测量送入融合中心,融合中心对测量作模糊逻辑判决融合,转化为虚拟单序列测量,采用PDA卡尔曼滤波算法跟踪。实验结果分析表明,该融合跟踪算法与单序列相比,具有较高的跟踪精度、稳定性,避免了单图像序列跟丢。
- 周同驰艾斯卡尔艾木都拉王荣栓黄冬梅
- 关键词：弱小目标概率数据关联滤波
- 基于微结构特征的维吾尔文笔迹鉴别
- 2012年
- 对离线的文本无关的笔迹鉴别进行研究,结合维吾尔文文字连写多、字形复杂等特点,采用基于概率分布函数的微结构特征笔迹鉴别,提出一种维吾尔文的笔迹鉴别方法。该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述,运用欧氏距离和Manhattan距离度量方法进行笔迹特征匹配。对120份维吾尔族学生的笔迹样本进行测试,结果表明,该方法能有效提高维吾尔文笔迹鉴别的正确率。
- 沈洁卡米力.木依丁张韦煜
- 关键词：维吾尔文笔迹鉴别文本无关欧氏距离
- 基于着色处理的维吾尔文手写文本行分割被引量：4
- 2013年
- 针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,该文根据维吾尔文字包含区分字母的诸多点笔画和附加部分的特点,对文字主体笔画部分采用分段式前景涂抹算法,并将涂抹后图像的前景部分进行细化运算,通过细化线条与原图像的叠加、着色处理获取主体文本区域定位;然后通过重心辐射扫描的方法,解决了剩余细小笔画的文本行归附问题。实验结果表明:该文方法与常见的水平投影、分段式投影与基于涂抹方法相比具有更好的行分割效果。
- 艾斯卡尔艾木都拉易晓芳卡米力.木依丁
- 关键词：维吾尔文着色处理
- 基于边缘笔画特征结构的维吾尔笔迹鉴别被引量：2
- 2012年
- 针对维吾尔文字的特点提出一种笔迹边缘量化模型的鉴别方法。该方法在提取边缘图像的基础上,以"横竖撇捺"基本笔画概念对维吾尔文字笔迹边缘在四族角度趋向上建立一种与文本无关、与方向和长度相关的特征结构矢量模型,统计所有局部窗口的特征结构并得到边缘笔画的概率密度特征向量,使用加权与不加权的距离公式求得鉴别样本笔迹与参考样本笔迹间的特征向量距离,通过比对向量距离来筛选笔迹的候选书写者。该方法能很好地刻画维吾尔文字的笔迹的局部的特征和风格,有较强的实用性,并取得了较好的鉴别效果。
- 张韦煜卡米力·木依丁
- 关键词：笔迹鉴别文本无关加权距离
- 基于连通域特征的维吾尔手写文本行分割被引量：6
- 2014年
- 针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,基于连通域大小将图像中文字分为三类,提出了自适应涂抹细化算法,对主体文本行进行定位;并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割;此外,利用重心范围内的邻域搜索算法,解决了剩余笔画的文本行归附问题。实验结果表明,该方法与常见的水平投影法,分段投影法,及涂抹方法相比具有更好的分割效果。
- 易晓芳卡米力.木依丁艾斯卡尔艾木都拉
- 关键词：维吾尔文
- 基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别
- 2013年
- 针对采用纹理方法鉴别维吾尔文不稳定的问题,提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征。所提方法从笔迹原始图像提取笔画边缘,对笔迹的边缘图像建立大量局部窗口模型,通过扫描边缘图像获取融合特征结构的概率密度分布,使用多种距离公式计算概率密度向量间的距离。在实验笔迹容量大小为80的笔迹库上进行实验得到的鉴别率为89.2%。所提方法能很好地刻画笔迹的局部书写变化趋势和笔画的曲向,采用概率密度分布来统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。
- 郭世超卡米力.木依丁张韦煜
- 关键词：维吾尔文笔迹文本无关笔迹鉴别
- 基于分段式前景涂抹和背景细化的文本行分割被引量：4
- 2013年
- 现有算法对于笔画中含有大量离散笔画点和附加部分的手写体文本,分割性能较低。针对该问题,提出一种基于分段式前景涂抹和背景细化的文本行分割算法。对前景部分实施分段式涂抹,并删除长宽比不满足条件的膨胀区域,以获得文本区域的定位,利用图像背景的细化获取文本行分割线,给出重心判定算法,从而解决上下文本行之间的文字重叠问题。对210幅图片、2 563个文本行进行实验,结果表明,该算法的出错率仅为3.3%,低于水平投影算法、分段式投影算法和聚类算法,能对文本行进行较为完整的分割。
- 易晓芳卡米力.木依丁艾斯卡尔艾木都拉
- 基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别被引量：2
- 2012年
- 多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用。深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别。利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合。其中,单分类器采用了基于动态时间弯折(DTW)匹配距离的最近邻分类方法。实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径。
- 玛依热.依布拉音卡米力.木依丁艾斯卡尔艾木都拉
- 关键词：联机手写识别多分类器集成投票法
- 基于方向比重特征的维吾尔文笔迹鉴别方法被引量：1
- 2014年
- 笔迹鉴别是一种有效的身份鉴别方法。作者针对维吾尔文文字书写特点提出了一种文本无关的笔迹鉴别方法,该方法采用递推方式,首先,以边缘图像为基础,利用8邻域像素点,计算边缘像素点四维方上的方向比重;然后,获取微切分窗口内所有的边缘像素点的方向比重;最后,求得窗口中书写笔迹的方向比重,并以此作为特征结构进行笔迹鉴别。实验不但改进了笔迹图像预处理,而且根据特征结构的特点,在加权卡方距离度量度量方法上进行笔迹密度再加权计算。结果表明,该方法提高了鉴别效果,有很强的实用性。
- 谢鹏飞卡米力.木依丁
- 关键词：维吾尔文笔迹鉴别文本无关
- 维吾尔文笔迹鉴别预处理及边缘提取方法研究
- 2012年
- 笔迹鉴别是一种行为特征的识别方法,笔迹容易获取并且具有唯一性,因此,基于笔迹的身份验证在安全等领域有广阔的应用前景。笔迹鉴别可分为在线、离线两种形式,鉴别方法有文本依存和文本独立两大类。文中结合维吾尔语自身的文字特点,主要针对离线的文本无关的维吾尔文笔迹鉴别中预处理和笔迹的边缘提取技术进行细致的研究。该研究为维吾尔文计算机笔迹鉴别系统的最终实现提供了关键的技术支持,推动了少数民族语言文字笔迹鉴别自动化的进程。
- 沈洁卡米力.木依丁张祖莲
- 关键词：笔迹鉴别文本无关维吾尔文预处理
