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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
为解决移动机器人对非结构化道路识别的准确性、实时性问题,提出了改进的超像素聚类与支持向量机融合的监督修正算法。首先对采集的道路图像进行预处理,仅在此道路的显著性区域内进行图像的平滑处理,然后基于改进的线性迭代聚类算法,将图像分割为内部像素较为一致的若干超像素单元,根据灰度差准则进行超像素的合并,以超像素块作为训练样本集,加快了支持向量机(SVM)分类器的训练学习速度,提取合并后的超像素颜色、纹理特征作为分类器训练集,构造SVM道路分类器并在测试集中进行分类识别,最后根据建立的评估函数对分类结果实时修正,保障了分类识别的准确率。实验表明,该算法的分类效果精确度高,且具有良好的实时性和鲁棒性。  相似文献   

2.
KPCA和SVM在人脸识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
支持向量机(SVM)适合处理小样本的问题,并且基于核函数主元分析能够处理原始数据的高阶统计量,在图像识别中它可以描述多个像素之间的相关性,因此提出了一种基于核函数主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。  相似文献   

3.
全球定位系统(GPS)干扰信号类型的识别是采取有效抗干扰手段的先决条件。针对7种典型的GPS干扰信号,提取了包括高阶统计量在内的8个特征,设计了反向传播(BP)神经网络分类器和多项式支持向量机(SVM)分类器,实现了干扰信号类型识别。仿真结果表明,两种分类器均具有较高的正确识别率和较好的热噪声鲁棒性,特别是在干噪比(JNR)为3dB时,平均正确识别率可保持在94%以上。  相似文献   

4.
二叉树支持向量机(SVM)是一种针对多类问题的有效分类器,具有结构简单、训练快的特点,但二叉树SVM容易出现误差积累,且不能输出识别结果的置信度。文中设计了一种基于隶属度计算的二叉树SVM分类器,首先,该分类器利用方差和最小准则选择节点,将多类问题转化为偏二叉树SVM分类问题,避免了误差积累,然后,利用特征变换空间的类中心和类半径,计算出样本结果的置信度,使得二叉树SVM分类器能够输出模糊结果。将上述二叉树SVM分类器应用于弹道目标的RCS特征识别,仿真结果表明了该方法的有效性。  相似文献   

5.
基于SVM的复杂环境下苹果图像的分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
将需要研究的目标从复杂的背景下提取出来是后期图像理解和图像分析的关键.一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的图像分割方法被提出,将图像分为目标和背景两类.在OHTA的颜色空间下提取各类样本像素值,并用SVM对样本进行训练,运用训练好的SVM分类器对苹果图像进行分割,并进行去噪处理.实验表明该算法可以有效地分割出复杂背景下的苹果,分割速度、分割准确率优于阈值分割法.  相似文献   

6.
极化SAR地物分类作为极化SAR数据解译的关键环节,已成为遥感领域研究的一个新热点。在充分研究现有方法的基础上,给出了一种联合特征和SVM相结合的极化SAR图像分类方法。该方法基于目标分解理论提取极化SAR图像的多类散射特征,并结合具有上下文知识的纹理特征,构建联合特征矢量;利用提取样本区域像素的联合特征矢量训练SVM分类器;将未知数据输入训练好的分类器完成最终的分类。实测SAR图像数据的实验结果表明,算法能够充分利用极化SAR图像电磁散射特性及纹理特征的互补性,具有较好的分类性能。  相似文献   

7.
陈瑶玲  李奎 《电子世界》2014,(18):200-201
多分类器协同合作克服了单个分类器识别效果不理想,适用范围较窄或对使用环境要求较高的不足。本文提出了一种基于SVM分类器融合的语种识别系统,该系统采用了SVM作为子分类器,参数选取包括美尔频率倒谱系数、线性预测倒谱系数,基音频率和第一共振峰频率,采用投票法,加权平均法和决策模板法等三种不同的融合方法对汉语,英语,日语,德语和西班牙语进行识别研究,达到了预期的识别效果。  相似文献   

8.
现有图像分类大都采用单一特征,不能利用多个特征之间性能互补优势,且将特征选择与分类器构造分割开来,影响图像分类的精度和分类器的泛化能力。针对以上问题提出一种基于混沌二进制粒子群算法(CBPSO)的特征选择和SVM参数同步优化方法,利用图像的综合特征,将特征选择和SVM分类器构造结合同步优化,仿真实验结果表明,该算法能同步找出最优的特征子集和合适的SVM参数,提高了图像分类精度和分类器泛化能力。  相似文献   

9.
文本分类将自然语言文本按内容归入一个或多个预定义类别中,在许多信息组织和管理中都是一项重要的内容。不同算法的分类;佳确性各不相同。在文本分类领域,SVM分类器是一种常用且效果较好的分类器,具有较严密的理论基础。对SVM分类器进行了分析,提出了利用增量模式实现多类文本分类的算法。实验表明:增量方法大大减少新类增加时分类器更新所需要的学习步骤和时间,是一种较好的分类算法。  相似文献   

10.
非平稳信号处理理论中高阶统计量方法被广泛应用于模式识别以提取稳健特征,但算法本身需要解决计算量大的问题,加上训练样本具有冗余性,因而限制了模式特征提取和分类速度。该文将计算高阶统计量转化为求相关系数,研究高阶相关在样本稀疏化以及基于径向基核的非线性分类方面的应用。首先采用最大匹配系数法确定相关阶数,然后对训练样本稀疏化,最后将高阶相关应用于SVM、KNR两种核非线性分类器进行分类识别,避免了高阶统计量的直接计算,减少了训练和分类时间。对手写数字和8种飞机的仿真数据进行实验,结果表明该方法具有较好的稀疏效果和识别效果。  相似文献   

11.
Discriminant Independent Component Analysis as a subspace representation   总被引:2,自引:0,他引:2  
Subspace modeling plays an important role in face recognition. Independent Component Analysis (ICA), a multivariable statistical analysis technique, can be seen as an extension of traditional Principal Com- ponent Analysis (PCA) technique, which addresses high order statistics as well as second order statistics. In this paper, a new scheme of subspace-based representation called Discriminant Independent Component Analysis (DICA) is proposed, which combines the strength" of unsupervised learning of ICA and supcrvised learning of Linear Discriminant Analysis (LDA), and efficiently enhances the generalization ability of ICA-based representation method. Based on DICA subspace analysis, a set of optimal vectors called "discriminant independent faces" are learned from face samples. The effectiveness of our method is demonstrated by performance comparisons with some popular methods such as ICA, PCA, and PCA+LDA. On the large scale database of IIS, significant improvements are observed when there are fewer training samples per person available.  相似文献   

12.
基于PCA和ICA的人脸识别   总被引:18,自引:2,他引:16       下载免费PDF全文
提出利用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分,利用人脸影像独立基来构造一子空间,最后利用待识别图像在这个空间上的投影系数进行人脸识别。从两个不同的数据集,将传统的PCA人脸识别算法和提出的人脸识别算法进行比较。从实验数据结果看,提出的PCA和ICA结合人脸识别算法优于传统的PCA人脸识别算法。  相似文献   

13.
户外广告需要统计其真实的关注度以更好地选择广告投放策略。文中提出了以观看广告的正面人脸数与持续时间来统计关注度。在OpenCV人脸检测函数库的基础上,提出了通过降分辨率、提取与分解有效像素、重叠检测、人脸生命周期模型等方法来改善检测的速度与精度。并给出了实验结果,分析了算法的优缺点,提供了改进的思路。  相似文献   

14.
基于PCA算法的人脸识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了PCA算法及其在人脸识别中的应用。PCA算法是一种基于统计的算法,其优点是识别率高,速度快。基于PCA算法的特征脸方法首先根据人脸数据库训练出一系列的特征脸,然后把人脸数据库中的每个人脸图片进行映射,得出每个人的特征系数,这组系数可以表示该张图片。最后计算出待识别样本的特征系数,并与人脸数据库中的特征系数一一进行比较,以距离相近的作为识别结果。  相似文献   

15.
论文提出了一种基于LPC残差信号高阶统计量对加性噪声中的确定性信号及非高斯随机信号进行检测的方法,通过理论分析与实验结果表明,高阶统计量能有效地解决客观存在的非高斯及非线性问题,是现代信号分析与处理研究的重要内容,这种检测方法对加性噪声是否有色或是否为高斯分布并不敏感,而只要求噪声具有对称的概率密度函数。利用这种方法对确定性LPC残差信号进行检测的性能与已知波形时匹配滤波器的检测性能要好。利用这种方法还非常易于实现非高斯随机信号的检测。  相似文献   

16.
彭定辉 《现代电子技术》2012,35(15):130-134
人脸检测是人脸识别系统的重要组成部分,对于安全级别较高或特殊场合的门禁系统而言,高准确率的人脸识别技术尤为重要。为提高门禁系统的安全性,采用了多种特征相结合的人脸识别算法,融合了背景分离、肤色检测、人脸五官特征检测、运动物体轮廓分析、人体运动跟踪等多种技术进行人脸检测测试,有效地解决了单一特征的人脸检测方法对人脸进行漏检和误检的问题。实验结果表明,该算法在复杂背景和光照条件不足以及有遮蔽物的情况下,均能快速准确地检测出人脸,误检率低。  相似文献   

17.
传统的人脸识别方法对待识别人脸图像的质量要求较高,而且要求所采集的人脸图像的光照情况与人脸训练库的光照情况的差异不能太大,这就限制了人脸识别系统运行的环境条件,从而限制了人脸识别的应用。为了降低人脸识别对环境条件的要求,真服光照对人脸识别的影响。本文分析了人脸图像的幅频特性和相频特性,提出了频域光照归一化的人脸识别方法,使得对任何光照条件下采集的图像经过归一化后,光照情况与训练库中的图像完全相同,同时保留了人脸的可区分性。因为人脸之间差异的信息量一般较少,故本文运用最小非零特征向量作为人脸特征,通过实验仿真,与传统方法相比本文人脸识别方法对光照变化具有鲁棒性。  相似文献   

18.
针对基于局部模式的人脸识别方法特征维数高、计算复杂度高、识别时间长的问题,提出一种结合主成分分析和局部导数模式的人脸识别方法,并针对如何解决光照、人脸表情等方面的问题提出了改进的编码方法。该方法首先将人脸图像分成很多小的区域,然后在每一个小区域中用改进的编码方法进行编码,并建立该区域的局部导数直方图,然后采用主成分分析法对所有直方图向量进行降维得到特征向量,最后利用最近邻分类器计算相似度。实验表明,这里提出的结合主成分分析和局部导数模式方法无论在识别率还是在运算速度上都优于传统的识别算法。  相似文献   

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