正则表达式的使用以及在VC6.0的应用

正则表达式语言是世界上最流行的字符串匹配语言。本文首先以正则表达式在EWSD程控交换机中的应用说明了正则表达式功能的强大,最后以Boost库在VC6.0中的实例说明它的字符匹配功能。     

QS快速单模式匹配的两种改进算法

模式匹配算法已广泛应用于各个领域,针对如何减少匹配次数,提高算法效率,提出两种改进的QS快速匹配算法。第一种算法通过检测匹配窗口的末字符是否出现于模式串中,并依据情况滑动模式串。第二种算法通过构造BM及QS算法两个坏字符滑动表,经查表比较后确定每一次的滑动距离,使得模式串的滑动距离达到最大,从而大大减少了尝试的次数。实验结果表明,UCD与MSD算法的尝试匹配次数明显优于QS及其他算法。具有更高的效率。     

基于模板匹配的透明盒缺陷检测

模板匹配是图像处理中最基本与常用的匹配方法。为解决印刷、烫金字符与图案在使用模板匹配方法检测透明盒缺陷时,大量产品因字符、图案边缘效应干扰出现误检的问题,采用HALCON软件编写用于去除字符与图案边缘效应干扰的算法及透明盒缺陷检测算法。经过生产流水线上的实际验证,该算法可以有效避免因字符、图案边缘效应产生的误检问题,实现对透明盒缺陷快速、精确的自动化检测,并剔除缺陷产品。     

一种有效的车牌字符分割方法——模板匹配一垂直投影结合的车牌字符分割方法

汽车车牌的字符分割是车牌自动识别系统中的重要环节．采用模板匹配一垂直投影结合的车牌字符分割方法利用了模板匹配法能克服对图像二值化后字符粘连及铆钉等的干扰,同时结合垂直投影法分割字符,使车牌在变形的情况下也能将字符分割出来,综合了各自的优点同时也克服了各自的缺点．     

利用XML的采分点匹配评分技术

分析了现有自动阅卷技术的特点,提出基于XML的采分点匹配技术,标准答案引入XML结构,采用正则表达式匹配的方法进行评分,具有较好的灵活性.实验结果证明该系统运行稳定,与人工评分的结果大致相符.     

Java语言程序设计题自动阅卷技术研究

程序设计题自动阅卷技术是程序设计语言考试实现无纸化的重点与难点所在。分析了现有自动阅卷技术的特点,提出基于XML的采分点匹配技术,将标准答案引入XML结构、采用正则表达式匹配的方法进行评分。实验结果证明,该系统运行稳定,与人工评分的结果大致相符。     

基于特征匹配与 CNN 的浮动验证码识别研究

为有效识别浮动验证码,提出一种基于特征匹配与卷积神经网络的识别方法。首先使用特征匹配的方法得到匹配特征点,结合交叉匹配算法与 K 近邻匹配算法滤除错误匹配;然后对特征点进行聚类及投票分析,得到待识别字符区域,将其分割得到单个字符;最后在 mnist 手写数字数据集的基础上加入英文字符,构建卷积神经网络模型,将数据集送入模型进行训练。对 10 000 张浮动验证码进行测试,结果表明,该方法对浮动验证码的识别准确率达 95%,且构建的训练集具有可扩展性,可进一步应用到其它类型的字符识别中。     

基于正则表达式的协议识别方案

随着网络服务大量使用随机端口号,传统的基于端口号的协议识别方法不再适用。设计了一种基于正则表达式的协议识别方案。将NFA匹配引擎转换为DFA匹配引擎,提出了构造最优DFA状态数的算法,该算法保证在任意有限的系统资源下具有最小的时间复杂度和空间复杂度。     

基于正则表达式的协议识别方案

随着网络服务大量使用随机端口号,传统的基于端口号的协议识别方法不再适用。设计了一种基于正则表达式的协议识别方案。将NFA匹配引擎转换为DFA匹配引擎,提出了构造最优DFA状态数的算法,该算法保证在任意有限的系统资源下具有最小的时间复杂度和空间复杂度。     

教育网应用监控系统设计与实现

本文针对教育网的应用环境,设计并实现了一个基于正则表达式匹配的网络应用监控系统,能够准确地识别教育网中所有流量是由哪种应用层协议所产生,并且能够与防火墙联动为不同应用提供不同的服务质量。     

基于Matlab的车牌识别技术的仿真

车牌识别系统包括五个核心部分,分别是图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别。此系统的工作过程为:首先对车牌进行预处理,确定车牌水平位置和垂直位置,即车牌的具体位置;接下来经字符分割工作提取车牌字符;最后采用模板匹配的方法完成车牌字符的识别。Matlab仿真实验结果表明,本系统的车牌识别率可达96%。     

Mp3资源下载器的设计策略解析

本文介绍了mp3下载器的总体设计架构和关键模块,阐述了处理器端和下载器端的实现原理,以及爬虫程序的作用、实现和工作原理,并针对爬虫模块的特点设计实现了网页结点的遍历算法和提取超链接的正则表达式匹配算法。     

百元人民币序列号字符匹配识别方法研究

对百元人民币图像进行采集及预处理,包括图像采集、灰度化、倾斜校正、定位分割;对检测出的序列号进行单字符分割及规格化处理;将规格化后的单字符与所构建的字符模板进行匹配,依设定的阈值进行字符识别;基于Matlab环境进行仿真实验,选取10张百元人民币（共100个序列号字符）进行实验,其正确识别率为96％。表明该分类方法有助于百元人民币序列号的识别。     

一种基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

提出了一种能有效完成对无监督字符分类的模糊逻辑方法 ,以提高字符识别系统的速度 ,正确性和鲁棒性 .字符首先被分为 8种印刷结构类 ,然后采用模式匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊无监督字符的分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .本文讨论了该模糊模型的特性并用以加快字符分类处理 ,经过字符分类 ,在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合而变得容易和快速     

基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统设计与实现

为实现对国内蓝底白字车牌的快速识别,提出一种基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统。通过分析长宽比、白色比例对车牌候选区域进行多次筛选以检测车牌位置,然后对车牌区域进行图像灰度化、倾斜校正、二值化、擦除反色与裁剪后,利用垂直投影分割出字符,最后通过比较字符图像与模板字符的相似度识别出字符。通过对400张不同颜色和背景条件下的车辆图像进行测试,系统处理时间为1.97s,识别正确率达到92%。     

基于OpenCV的晶圆编号识别算法研究

根据特定晶圆（Wafer）产品光学特性,基于OpenCV开源视觉库,设计一套晶圆字符编码识别系统。系统过程包括光源选型及照射方式选择、图像预处理、自适应阈值分割、形态学处理、图像矫正及ROI提取。通过优化评价标准的模板匹配完成字符识别。经过试验,该系统能够准确检测字符,具备一定应用价值。     

基于反射机制的Java编程题自动评分技术

针对传统的编程题自动评分方法没有考虑如何检测考生编程思想以及现有的基于程序理解与基于语义分析模型实现难度大且灵活性差等问题,提出一种基于Java反射机制的采分点匹配技术.评分过程注重动态测试与考生程序的内部结构分析相结合,采用Java反射机制原理与正则表达式匹配的方法进行评分.实验证明评分系统运行稳定,评分结果与人工评分大致相符且具有较好的灵活性.     

VB程序设计中串行通信的两种传输模式

在Visual Basic程序设计中．串行通信有两种传输模式，在本模式下，字符变量只能处理ASCII码0至127的本字符，而在二进制模式下传输数据就可以解决ASCII码中传送超过128的字符时所存在的问题。在实际开发应用中．采用了Visual Basic6．0中的MSComm控件对两种传输模式进行实现。当传输的数据中包含件、控制字符以及数量较大的数值数据时，应该采用二进制模式；当传输的数据中包含的是指令及可见字符．数值数据也比较少时，可采用本模式。     

基于教育技术领域的网络信息采集系统设计

为了应对网络大数据的挑战,本文通过对教育技术网站的页面布局和网页源码的分析,结合正则表达式和网页解析开源类库的使用,实现了网络信息的准确匹配提取和人本化信息采集,在一定程度上有利于有效获取教育技术最新新闻动态,从而有助于提高机构和个人的业务决策能力。     

基于改进的CNN喷码式不规则字符识别与提取方法

乳制品纸包装上的生产批号在喷码过程中由于各种原因部分字符出现粘连或缺失,影响字符的自动化识别。针对这一问题,提出了一种基于改进的CNN喷码式不规则字符识别与提取方法。首先,利用yolov3算法对生产日期区域进行提取;其次,对图像进行预处理;再次,通过一种基于字宽的分割算法结合投影法,利用相邻字符间的像素差异实现对粘连字符的分割;最后,对分割后的单个字符利用改进的CNN进行多标签分类训练得到模型。实验结果表明,改进后的模型对粘连字符和半或残缺字符的识别准确率分别为97.89%和96.71%,相较于模板匹配法、传统的LeNet-5模型、fast R-CNN+NMS模型和yolov3+K-means算法都有所提高。基于该方法设计的字符识别系统,提高了生产日期的在线识别准确率。