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公开(公告)号：CN106875546A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710073714.9
申请日：2017-02-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G07D7/206
CPC classification number: G07D7/2016 , G07D7/2008
Abstract: 本发明提供一种增值税发票的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：对输入的发票图像进行预处理；对发票图像进行选项区域定位；字符分割；字符区域分为9块；提取每个图像块的HOG特征，得到9个一维的HOG特征序列；特征序列分别与模板做比对，得到差异系数；根据差异系数的大小，为这9块赋予不同权重，生成权重矩阵；将权重与差异系数加权求和，得到候选字符差异得分，计算每个候选字符差异得分，取最小值对应字符为匹配结果；对每个切分后的字符重复上述步骤直至完成发票各项内容的识别。本发明有效地实现对增值税发票中的汉字模块识别，同时对形近字区分能力增强，具有光照不变性和旋转不变性，抗干扰能力更强，对模糊字符有着较好的识别能力。
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公开(公告)号：CN106875546B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201710073714.9
申请日：2017-02-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G07D7/206
Abstract: 本发明提供一种增值税发票的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：对输入的发票图像进行预处理；对发票图像进行选项区域定位；字符分割；字符区域分为9块；提取每个图像块的HOG特征，得到9个一维的HOG特征序列；特征序列分别与模板做比对，得到差异系数；根据差异系数的大小，为这9块赋予不同权重，生成权重矩阵；将权重与差异系数加权求和，得到候选字符差异得分，计算每个候选字符差异得分，取最小值对应字符为匹配结果；对每个切分后的字符重复上述步骤直至完成发票各项内容的识别。本发明有效地实现对增值税发票中的汉字模块识别，同时对形近字区分能力增强，具有光照不变性和旋转不变性，抗干扰能力更强，对模糊字符有着较好的识别能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107423715A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710638629.2
申请日：2017-07-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征联合决策的脚印自动识别方法，包括以下步骤：S1：在离线状态下提取脚印压力分布特征：S2：提取脚印的方向梯度直方图特征；S3：提取脚印的小波傅里叶梅林特征；S4：采用二维主成分分析技术和二维线性判别分析技术对脚印压力分布特征P、方向梯度直方图特征H和小波傅里叶梅林特征F进行特征选择，分别得到和 S5：在线状态下，将待识别脚印的特征与预先存储在特征数据库中的脚印数据通过KNN分类器进行识别。
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公开(公告)号：CN107423715B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710638629.2
申请日：2017-07-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征联合决策的脚印自动识别方法，包括以下步骤：S1：在离线状态下提取脚印压力分布特征：S2：提取脚印的方向梯度直方图特征；S3：提取脚印的小波傅里叶梅林特征；S4：采用二维主成分分析技术和二维线性判别分析技术对脚印压力分布特征P、方向梯度直方图特征H和小波傅里叶梅林特征F进行特征选择，分别得到和S5：在线状态下，将待识别脚印的特征与预先存储在特征数据库中的脚印数据通过KNN分类器进行识别。
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公开(公告)号：CN107016414A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710228905.8
申请日：2017-04-10
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: G06K9/6215 , G06F17/30256 , G06K9/4604
Abstract: 本发明公开了一种脚印的识别方法，分为离线训练过程Sa和在线识别过程Sb两部分，在离线训练时，对识别的脚印区域进行预处理、倾斜校正后提取脚印区域特征并存储，构建脚印特征数据库；在线实别过程中，将待识别的脚印特征数据与预先存储特征数据库中的脚印数据计算相似性得分，通过得分排名完成对脚印的识别。本方法不从图像中提取足迹长度、角度等脚印形态信息，因此不易受噪声和旋转角度的影响，从脚印的整体特征考虑，提高了自动提取精度，降低了识别的难度。且采用小波变换，消除了穿袜时纹理影响，无需对穿袜和赤足进行区分，适用性更加广泛。
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公开(公告)号：CN106887019A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710099973.9
申请日：2017-02-23
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种足迹压力分布特征表示方法，包括以下步骤：S1：采用足迹采集仪采集足迹压力图像信息，对足迹压力图像进行预处理；S2：提取足迹前足、后足压力分布特征，构建足迹压力分布特征图；S3:将前足、后足区域压力分布特征图沿着各方向投影，寻找投影值(压力值)最大方向作为主方向，进行压力分布特征图主方向规范化；S4：将得到的足迹压力分布特征进行特征选择。本方法提取的足迹压力分布特征很好地体现了人体行走时脚底压力的分布特点，无需进行赤足和穿袜足迹的区分，适用性更加广泛。
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公开(公告)号：CN106887019B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710099973.9
申请日：2017-02-23
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种足迹压力分布特征表示方法，包括以下步骤：S1：采用足迹采集仪采集足迹压力图像信息，对足迹压力图像进行预处理；S2：提取足迹前足、后足压力分布特征，构建足迹压力分布特征图；S3:将前足、后足区域压力分布特征图沿着各方向投影，寻找投影值(压力值)最大方向作为主方向，进行压力分布特征图主方向规范化；S4：将得到的足迹压力分布特征进行特征选择。本方法提取的足迹压力分布特征很好地体现了人体行走时脚底压力的分布特点，无需进行赤足和穿袜足迹的区分，适用性更加广泛。
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