图片检索算法 美国:目前美国手写邮政编码的识别用的谁家的算法

1.目前美国手写邮政编码的识别用的谁家的算法

转载　1引言手写体数字识别是文字识别中的一个研究课题，也是模式识别领域中最成功的应用之一。近年来随着计算机技术和数字图像处理技术的飞速发展，数字识别在电子商务、机器自动输入等场合已经获得成功的实际应用。尽管人们对手写数字的研究己从事了很长时间的研究，机器的识别本领还无法与人的认知能力相比，所以对手写数字识别的进一步研究，寻求如何更高效更准确更节能地实现手写数字的自动录入和识别的解决方案对提高经济效益、推动社会发展都有深远的意义。它具有模拟人类部分形象思维的能力,成了模拟人工智能的一种重要方法，特别是它的信息并行分布式处理能力和自学习功能等显著优点,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，在函数逼近、模式识别和数据压缩等方面都有很广泛的应用。我们在认真地研究了神经网络的基本原理和机制的基础上,结合手写体数字识别这一具体课题,提出了用BP神经网络方法来实现手写体数字识别的方案。2手写体数字识别概述2.1手写数字识别简述模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。由于它研究的是如何用机器来实现人及某些动物对事物的学习、识别和判断能力，成为人工智能研究的一个重要方面。字符识别是模式识别的一个传统研究领域。并为模式识别的发展产生了积极的影响。手写体数字识别是多年来的研究热点也是字符识别中的一个特别问题。手写体数字识别在特定的环境下，当涉及到数字识别时，人们往往要求识别器有很高的识别可靠性，特别是有关金额的数字识别时，因此针对这类问题的处理系统设计的关键环节之一就是设计出高可靠性和高识别率的手写体数字识别方法。美国国家科学学会（NIST）建立了一个包含60000个经过标注的数字的数据库，它已经成为对新的学习算法进行比较的性能测试标准。然而可以说还没有哪个手写体数字识别器达到完美的识别效果。基于结构特征的方法和基于统计特征的方法。统计特征通常包括点密度的测量、矩、特征区域等。结构特征通常包括园、端点、交叉点、笔划、轮廓等，使用统计特征的分类器易于训练，而且对于使用统计特征的分类器，在给定的训练集上能够得到相对较高的识别率;而结构特征的主要优点之一是能描述字符的结构，在识别过程中能有效地结合几何和结构的知识，因此能够得到可靠性较高的识别结果。本文针对手写数字识别选用BP神经网络这种基于传统统计学基础上的分类方法，2.2手写数字识别的一般过程手写体数字识别的过程如图2-1所示，一般分为预处理、特征提取、数字串的分割、分类器、等模块。CCD器件或电子传真机等获得的二维图像信号。结果图2-1识别流程2.3手写数字识别的一般方法及比较手写数字识别在学科上属于模式识别和人工智能的范畴。人们提出了很多办法获取手写字符的关键特征，提出了许多识别方法和识别技术。全局分析和结构分析。对于完全没有限制的手写数字，没有一种简单的方案能达到很高的识别率和识别精度，最近这方面的努力向着更为成熟、复杂、综合的方向发展。研究工作者努力把新的知识运用到预处理，人工智能中专家系统方法、人工神经网络方法已应用于手写数字识别。在手写数字识别的研究中，神经网络技术和多种方法的综合是值得重视的方向。针对模式特征的不同选择及其判别决策方法的不同，可将模式识别方法大致分为5大类这5种识别方法均可实现手写数字识别，（1）统计模式法这是以同类模式具有相同属性为基础的识别方法。用来描述事物属性的参量叫做待征，它可以通过模式的多个样本的测量值统计分析后按一定准则来提取。在手写数字识别系统中，我们可以把每个数字的图形分为若干个小方块(图)，然后统计每一小方块中的黑像素构成一个多维特征矢量，在选择特征时，用于各类模式的特征应该把同类模式的各个样本聚集在一起，而使不同类模式的样本尽量分开，以保证识别系统能具有足够高的识别率。（2）句法结构方法在形式语言和自动机的基础上产生了句法结构这一方法。对每一个模式都用一个句法来表示，而对一个待识别的未知样本，通过抽取该样本的基元来构造该样本的句子，然后分析此句子满足什么样的句法，从而推断出他该属于哪个模式类。这种方法的优点是它能反映模式的结构特征，而且对模式的结构特征变换不敏感，因此比较适合联机识别。但是由于抽取字符的基元比较困难，因而不是特别适合用于脱机识别，同时这一方法的理论基础还不可靠，（3）逻辑特征法就是其特征的选择对一类模式识别问题来说是独一无二的，即在一类问题中只有1个模式具有某1种(或某1组合的)逻辑特征，目标搜索及匹配的完整体系;对需通过众多规则的推理达到识别目标的问题，（4）模糊模式方法就是在模式识别过程中引入了模糊集的概念，由于隶属度函数作为样品与模板相似程度的量度，故能反映整体的、主要的特性，模糊模式有相当不匀称的抗干扰与畸变，从而允许样品有相当程度的干扰与畸变，但准确合理的隶属度函数往往难以建立。并将其引入神经网络方法形成模糊神经网络识别系统。（5）神经网络方法就是使用人工神经网络方法实现模式识别。可处理某些环境信息十分复杂，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变。神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，能较好反映事物的结构特性：问题是基元的提取很不容易，统计法用计算机来抽取特征，缺点是没有充分利用模式的结构特性。神经网络方法由于处理的并行性，可以快速同时处理大容量的数据，工作时具有高速度和潜在超高速，网络的最终输出是由所有神经元共同作用的结果。灰度化的处理方法主要有如下三种:最大值法、平均值法和加权平均值法。本文用到的加权平均值法来处理，即更换每个像素的颜色索引(即按照灰度映射表换成灰度值)。权重选择参数为：0.114例如某像素点颜色对应的灰度值计算公式为:0.114*Blue)系统输入的源图像支持3通道或者4通道图像，3.1.2二值化处理二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。二值图像占有非常重要的地位。进行图像二值变换的关键是要确定合适的阈值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，采用二值图像进行处理，二值化的关键在于阈值的选取，阈值的选取方法主要有三类：全局阈值法、局部阈值法、动态阈值法。全局阀值二值化方法是根据图像的直方图或灰度的空间分布确定一个阀值，并根据该阀值实现灰度图像到二值化图像的转化。全局阀值方法的优点在于算法简单，对于目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但对输入图像量化噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差，局部阀值法则是由像素灰度值和像素周围点局部灰度特性来确定像素的阀值的。Bernsen算法是典型的局部阀值方法，非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布却不影响局部的图像性质，局部阀值法也存在缺点和问题，如实现速度慢、不能保证字符笔划连通性、以及容易出现伪影现象等。动态阀值法的阀值选择不仅取决于该像素灰度值以及它周围像素的灰度值，而且还和该像素的坐标位置有关，由于充分考虑了每个像素邻域的特征，能更好的突出背景和目标的边界，在图像分割二值化中，自动闽值选取问题是图像分割的关键所在。闽值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。本文采用全局阈值的方法，实现将图像二值化的功能。如果某个像素的值大于等于阈值，系统程序目前仅支持8bpp灰度图像的转换，3.1.3去离散噪声原始图像可能夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波，本文中去除离散噪声点采用中值滤波的方法。中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值，让周围的像素值接近的真实值，3.1.4字符分割在识别时系统只能根据每个字符的特征来进行判断，为了最终能准确识别手写体数字，必须将单个字符从处理后的图像中逐个提取分离出来。具体做法是将图像中待识别的字符逐个分离出来并返回存放各个字符的位置信息的链表。当把图像分割完成后，从一定意义上来说便是形成了不同的小图。

2.关于美国的GPA算法

1. 4分制的GPA没想象那么重要，美国学校对中国的计分方法都很熟悉，所以你重点应该开百分制的分数，比如你平均分85，严格按4分制算下来你可能也就3.1或3.2，不过这并不妨碍你成为一个优秀的候选者，因为平均分在那摆着，85美国的学校知道这是不错的分数了。那可以开年级排名啊，这是很好也很有用的方法。尽量都弄好，实在不能兼顾的情况下专业课还是要重要些，比如你专业课平均88，综合平均80，不过最好还是都考好3. 看你申请哪儿了，申英国的硕士的话有些学校手上会有一个211，也就是优先录取这些学校的合格者。

3.美国的GPA算法

gpa的标准计算方法是将大学成绩的加权平均数乘以4，比较常见的方法还有把各科成绩按等级乘以学求和再以总学分除之。例如某学生的五门课程的学分和成绩为：A课程四个学分，B课程三个学分，C课程两个学分，成绩98（A）；D课程六个学分，成绩70（C）；成绩89（B）。以上五项成绩gpa为：[（4+3+2+6+3）*100]=3.31常见算法gpa=（4*4+3*3+2*4+6*2+3*3）/美国大学经常采用总平均绩点与最后两年平均绩点。总平均绩点（Overall gpa）是将全部所修学科按上述方法计算出来的点数，最后两年平均绩点（gpa for the last two years）即将最后两年所修各科按上述方法计算出来的点数。90%的学校gpa计算方法是采取4分制（4.00 scale）的，仅有1%的学校会采取5分制，这些学校的最低入学标准也就相应的提高了。中国学生在申请时，应按照自己原先学校采用的gpa制提供成绩。

4.关于美国的GPA算法问题

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5.求代写算法作业！（美国）

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6.中国算法工程师，想去美国工作，英语六级，深度学习算法，目标检测领域，211硕士，应该准备点什么？

非要去美国做二等公民？

7.中国和美国的标准体重算法一样吗？

中国和美国的标准体重算法不一样。国际上通用体重指数（BMI）和腰围指数（WC）作为衡量人体是否肥胖的客观指标。体重指数(BMI)的计算公式是：体重（公斤）÷[身高（米）]2。某男体重为65公斤，他的BMI是：BMI值的界定因国籍、年龄差异而不同。美国人的BMI正常值是：我国成年人的BMI正常值为18.5～23.9，19～24的属理想体重，等于或大于28的属肥胖，小于18.5的属体重过低（即消瘦或营养不良）。最近军事科学院还推出一计算中国人理想体重的方法：北方人理想体重=(身高cm-150)×0.6+50(kg) 南方人理想体重=(身高cm-150)×0.6+48(kg) 这一计算方法，儿童标准体重的计算，出生体重(kg)+月龄×0.5=标准体重(kg) 1岁以上：

8.1973年美国学者提出了一种新型流程图：N-S流程图。怎么看啊

2.4.4 用N-S流程图表示算法1973年美国学者提出了一种新型流程图：N-S流程图。顺序结构：选择结构：循环结构：2.4.5 用伪代码表示算法伪代码使用介于自然语言和计算机语言之间的文字和符号来描述算法。2.4.6 用计算机语言表示算法l 我们的任务是用计算机解题，就是用计算机实现算法；l 用计算机语言表示算法必须严格遵循所用语言的语法规则。【例2.20】求1×2×3×4×5用C语言表示。main(){int i,t;t=1;i=2;while(i<=5)<{t=t*i;<br>}printf(“%d”t),} 【例2.21】求级数的值;main(){int sigh=1。sum=1.0,term,while(deno<=100){ sigh= -sigh;