摘要：基于隐含Markov模型(hidden Markov model,HMM)的无切分文本行识别方法能够利用概率图的思想,同步完成文本行图像的切分与识别,避免因字符预切分失败而导致的识别错误,但对字符模型的设计与训练要求很高,并且在多字体融合问题中难以提高模型泛化性能。该文通过分析模型状态在图像层面的聚类意义,先提出基于观测合理聚类的模型结构优化方法,再提出结构与参数相结合的字符模型优化策略,最后将其应用于多字体维吾尔文文本行的无切分识别系统。实验结果表明,该方法能够改善模型的状态分配合理性,并且在多字体融合问题中提高了模型泛化性能和状态利用效率。

摘要：为提高出入境自助通关系统中THFaceID人脸认证算法的性能,分析通关系统中的运行环境、旅客通关习惯等影响因素,针对模糊、多姿态和复杂光照下的现场人脸图像,提出一种多形状局部二值模式(multi shape local binary pattern,MS-LBP)特征,能够较好描述特殊结构的非矩形纹理,对多姿态人脸进行有效检测。使用异方差方式进行鉴别特征的提取,将现场照与备案照的特征向量变换到同一特征空间进行认证。实验结果表明,升级后核心算法的认证性能在FAR=0.001处比原版本系统有近20%的提高。