远距离人体步态识别算法的研究

步态识别是一种新的生物特征识别技术，它旨在根据人们走路的姿势进行身份识别本文就远距离人体识别算法以及步态识别所涉及到的运动分割．特征提取，模式识别进行了研究，给出了实验图像。特别对基于模型的步态特征识别和基于人体行走的步态序列特征进行识别两种方法进行了比较和分析。     

远距离人体步态识别算法的研究

步态识别是一种新的生物特征识别技术,它旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。本文就远距离人体识别算法以及步态识别所涉及到的运动分割,特征提取,模式识别进行了研究,给出了实验图像。特别对基于模型的步态特征识别和基于人体行走的步态序列特征进行识别两种方法进行了比较和分析。     

多特征和多视角信息融合的步态识别

提出了一种基于多特征和多视角信息融合的步态识别方法。应用背景差分和阴影消除获得人体步态轮廓,对人体轮廓使用伪Zernike矩、小波描述子和Procrustes形状分析法进行了特征提取。通过多特征和多视角步态信息融合,完成了基于人体步态特征的身份识别。该方法在CASIA步态数据库上进行了实验,取得了较高的正确识别率,实验结果表明本文所提出的识别方法具有较高的识别性能。     

基于特征融合和神经网络对步态识别仿真研究

研究人体步态识别问题,根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法。首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,最后将得到的融合特征向量输入到神经网络进行学习,从而实现步态的分类和识别。在CASIA步态数据库上进行对比仿真,仿真结果表明,方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率。     

基于特征融合的步态识别算法研究

根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法。首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,从而实现步态的分类和识别。在CASIA步态数据库上进行仿真实验,仿真结果表明,该方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率。     

一种新的基于区域特征的快速步态识别方法

步态是生物特征识别领域的一个新兴热点，它有以下3大优势：远距离识别、非侵犯性和难于隐藏。由于当前提出的大量步态特征提取算法要么过于复杂，要么识别率不高，难以满足自动步态识别的需要，因此，为了进行准确快速的步态识别，提出了一种新的基于区域特征的快速步态识别方法。该方法首先将检测出的2维人体侧影分为头部、躯干和腿部3个区域；然后分别提取每个区域的目标面积；最后将这些面积特征和人体的宽高比特征一起构成步态特征矢量用于训练和识别。此外，还改进了一种新的N—best分类器，该分类器在一定程度上提高了算法的识别率。实验结果表明，该新方法不仅简单快速，而且在UCSD和CMU数据集上分别得到了90％和98％左右的高识别率。     

基于人体动静态特征融合的步态识别算法研究

提出一种融合步态运动中人体的静态特征和动态特征的步态识别算法:利用背景减除法得到人体轮廓,通过轮廓图像分段距离来表示静态特征;采用步态图像两脚的步幅和步频来表示动态特征;然后对两种特征进行加法融合、最小值融合、最大值融合和Choquet模糊积分融合。实验表明,两种特征融合后的性能优于基于单个特征步态识别算法,融合后识别率提高了5%到10%。     

基于统一Hu和支持向量机的步态识别

为了快速准确地进行人体运动步态识别,基于人体轮廓统一Hu矩的不变矩特征,提出了一种新的步态识别算法。该算法首先对每个序列进行运动轮廓提取,然后计算每个序列的不变矩,构成步态特征空间;在此基础上采用支持向量机训练步态,最后用支持向量机进行步态识别。实验结果表明,该算法具备快速、稳健的特征,取得了较好的识别率,初步具备了实际应用的价值。     

基于步态特征的快速身份识别方法

步态是远距离情况下人的身份识别的一个重要的特征,论文提出了一种基于步态特征的快速身份识别方法。用人体的宽度特征来分析步态运动,提取关键帧,对关键帧进行人体轮廓的提取,运用傅立叶描述子提取模板。最后用最近邻法进行匹配,实现人的身份识别。     

基于特征融合的步态识别算法研究*

提出一种融合步态运动中的人体形状信息特征和下肢运动信息特征的步态识别算法：利用边界跟踪算法获取人体轮廓边界线,并采用傅里叶描述子表达人体轮廓特征;依据人体解剖学的知识定位下肢关节点,并提取下肢角度特征;分别对两种特征进行匹配,然后采用特征融合的方法对匹配结果进行处理。实验结果表明,本算法的性能较基于单个特征的步态识别算法有明显的改善。     

垃圾邮件行为识别技术研究

对反垃圾邮件行为识别技术进行了研究。提出了一种基于会话层的垃圾邮件识别方法,在分析发送过程中的邮件行为特征基础上,提取出能够区分垃圾邮件和正常邮件的行为特征,并采用支持向量机分类算法建立行为特征识别模型,找出垃圾邮件行为规律。该方法在邮件正文发送之前对垃圾邮件进行过滤,能够有效地节省带宽。采用真实的邮件数据集合分别使用行为识别技术与基于内容的过滤技术进行实验,验证该技术具有较好的邮件分类能力。     

基于深度学习的场景识别方法综述

随着深度学习的快速发展,基于深度学习的场景识别方法逐渐取代传统的基于手工特征的场景识别方法,成为未来研究的主要方向。针对基于深度学习的场景识别方法,对基本思想进行了总结,将其大体分为以下四类：深度学习与视觉词袋结合场景识别法、基于显著部分的场景识别法、多层特征融合场景识别法、融合知识表示的场景识别法,分析了各个方法的特点及局限性,并对识别效果进行了比较,最后对未来研究方向进行展望。     

基于协作低秩分层稀疏和LC-KSVD的人脸表情识别

为了降低人脸表情识别对待识别个体的依赖程度,控制识别字典规模,增加识别准确度,提出了一种基于协作低秩和分层稀疏的表情识别字典构建方法.通过协作低秩和分层稀疏表示(C-HiSLR)有效分离与待识别个体相关部分,保留表情变化部分,并结合标签一致区分字典学习(LC-KSVD)算法,进行相应待训练表情序列的重构识别和对应类别字典的区分程度的优化学习.该方法在CK+数据集上进行验证,识别效果较一般基于稀疏表示模型算法有明显的提升.     

基于云计算的社交网络流量识别与管理研究

目前社交网络发展迅速,但国内外对于社交网络流量的识别并未给出有效的方法,文章以三种主流的社交网络为研究对象,深入分析了各社交网络流量的净荷特征和流量特征,给出了各个社交网络数据流量的识别方法。在此基础上,利用基于净荷特征与流量特征相结合的方法对采自校园网的流量进行了识别和分析,实验结果表明,基于净荷特征与流量特征相结合的方法的识别准确率较单独使用每一种方法的识别准确率有明显提高。     

基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现

人脸识别是通过对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.研究现实基于人脸识别的身份验证系统具有重要意义.提出一种基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现方法.系统实现的功能模块包括人脸图像采集、图像预处理、人脸检测与定位、人脸特征提取与识别、人脸数据库管理等.系统中人脸检测采用基于Haar-like特征的Haar 分类器,人脸识别采用Eigenfacae算法.系统经过运行测试,结果表明该系统能够满足一般的基于人脸识别的身份验证需求.     

人脸图像的特征提取

人脸识别的研究是模式识别和人工智能领域内的重要课题,有着十分广泛的应用前景。人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一个环节。主要就基于积分投影的人脸图像的特征提取、基于奇异值分解的特征提取及小波特征提取等几种较好方法进行研究。基于积分投影的人脸图像特征点的提取方法对人脸进行定位特别精确。基于小波分解频谱性分析的人脸特征提取极大减少了图像的存储空间和计算复杂度。基于SVD分解的特征提取处理后的正确率很高,计算复杂度也低。     

一种机读旅行证件信息自动识别方法

分析了旅行证件信息自动识别的特点,提出了一种针对机读旅行证件图像特点的信息自动识别方法,包括基于连通区域分析的机读码区域定位、基于线性拟合的机读码区域图像倾斜校正、基于先验知识约束的自适应字符图像分割以及基于字符结构特征分析的字符识别等四个主要步骤。并在此基础上实现了签证信息自动识别系统。实验表明该方法对旅行证件信息进行自动提取和识别具有较好的效果。     

空间目标融合识别算法及实验研究

提出了基于红外与可见光图像的空间目标融合识别算法。算法针对空间目标的物理特征,利用红外和可见光图像提供的互补信息进行空间目标融合识别。方法以空间卫星为识别目标,采用不变矩和仿射不变矩来描述目标特征,提出了基于红外和可见光的特征级和决策级融合识别方案,并进行了半物理仿真实验和分析。实验证明这两种基于红外和可见光的融合识别算法可明显改善目标识别的精度和可靠性。     

基于CRF的藏文地名识别技术研究

藏文地名识别是藏文命名实体识别中必须要解决的问题。通过分析藏文地名的特点及识别难点,阐述了藏文地名的音节、触发词、地名后续词和格助词等特性适用基于CRF模型的地名识别,通过实验,验证了6种特征对藏文地名识别的有效性。实验结果表明该方法对藏文地名识别的准确率、召回率和[F]值分别达到了96.12%、81.92%和88.45%,实验结果与已有的系统相比,取得了较好的效果。     

一种基于K-SVD的说话人识别方法

为了充分提取语音中的个人特征信息,类比矢量量化,提出了一种基于K-均值奇异值分解(K-SVD)的说话人识别方法。利用K-SVD训练得到的字典可较好地保存语音信号中的个人特征信息。利用这一特性,通过K-SVD从训练数据中提取包含说话人个人特征信息的字典,利用该字典实现说话人识别。相对于传统方法,该方法能够更好地利用语音的稀疏性保存语音中的个人特征信息并减小重构误差。实验仿真结果表明,与基于矢量量化的说话人识别方法相比,该方法在多说话人的情况下具有更好的识别率,具有更高的实用价值。