基于多分类器决策融合的印鉴真伪鉴别方法

印鉴的自动识别对于实验银行印鉴数字化及计算机管理，实现银行对公业务的通存通兑有重大意义，符合票据法的要求，是银行业发展的需要，本文研究了模式识别领域中印鉴识别这一问题，提出了特征抽取和分类的新方法，基于差图像的成分统计特征抽取方法，发展了骨架图像的结构特征抽取方法，提出了特征点距离特征和笔划曲率特征内两种新的有效特征，本文提出了基于支持向量机（support vector machine,SVM)多分类器融合印鉴鉴别的方法，试验结果表明，本文的方法大大提高了印鉴的鉴别能力和可靠性，效果令人满意。     

图象匹配中的仿射透视近似

提出了在图象匹配中使用的一些新的仿射透视近似投影不变量。文中引进了点的仿射透视近似的概念，分析了线段的透视投影与其仿射透视近似间的最大相对误差，获得了一个有实用价值的距离三角形误差判决准则。基于此准则，研究了物体上同一空间平面中，平行线段长度比，同底面积比等仿射不变量，近似用作透视不变量的可能性。实验结果证实了分析的可靠性。     

三维飞机自动识别的一种有效方法

提出一种新的飞机自动识别算法。采用矩不变量和傅立叶描述子相结合的表示方法简单而有效地描述飞机的特征;采用了分布存储的ＢＰ神经网络来减少存储量和加速搜索识别过程,并对ＢＰ网络的收敛方法提出了若干措施加速其收敛过程。通过对９架不同飞机的大量实验证实,本系统性能优越,其识别准确率在９９％以上,并且识别速度很快,一架飞机的整个识别过程在不到１ｓ的时间内就可完成。     

改进最近邻算法及其在雷达目标识别中的应用

最近邻（Nearest Neighbor,简记NN）算法是一种广泛采用的非参量模式识别方法,其渐近分类错误概率不超过Bayes错误概率的两倍。但NN算法需要存贮的训练样本较多。剪辑最近邻算法通过对训练样本进行预处理,改善了NN分类器的渐近性能,也略减少了设计NN分类器所需要存贮的训练样本,但需要存贮的样本仍然较多。