基于Matlab平台人脸识别仿真过程的探究

Matlab是一种科学与工程计算的高级语言,广泛地运用在包括信号与图像处理、控制系统设计等方面,我们使用Matlab作为平台,设计GUI,探究人脸识别的过程。在特征提取方面,运用主成分分析法(PCA)算法,对高维特征进行降维,保证了高位数据不失真,在分类器算法上采用支持向量机(SVM)和自适应提升(Adaboost)算法进行对比实验,SVM通过求解由全部训练样本对检测样本最佳线性表示的稀疏向量来进行分类,Adaboost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器(弱分类器)进行多次迭代,每次迭代增加错样本的权重,构成一个更强的最终的分类器(强分类器),实验结果表明,仿真能够达到较高的识别率和缩短识别的时间。     

结合Gabor特征与Adaboost的人脸表情识别

通过提取人脸图像的Gabor特征，结合Adaboost，进行人脸表情识别（FER）。针对Gabor特征维数高、冗余大的特点，引入Adaboost算法进行特征选择降低特征向量的维数。然后再以支持向量机（SVM）和最近邻分类法相结合组成分类器进行分类。该方法综合运用了Gabor特征对于人脸表情的良好表征能力、Adaboost算法的强大特征选择能力以及SVM在处理少样本、高维数问题中的优势。在JAFFE库上进行测试的结果验证了该法的有效性。从Adaboost所选择的特征集可知，在眼和嘴区域提取的特征，对于FER是最为重要的。     

基于K-medoids聚类的贝叶斯集成算法

朴素贝叶斯分类算法由于其计算高效在生活中应用广泛。本文根据集成算法的差异性特征,聚类算法聚类点的选择方式的可变性,提出了基于K-medoids聚类技术的贝叶斯集成算法,朴素贝叶斯的泛化性能得到了提升。首先,通过样本集训练出多个朴素贝叶斯基分类器模型;然后,为了增大基分类器之间的差异性,利用K-medoids算法对基分类器在验证集上的预测结果进行聚类;最后,从每个聚类簇中选择泛化性能最佳的基分类器进行集成学习,最终结果由简单投票法得出。将该算法应用于UCI数据集,并与其他类似算法进行比较可得,本文提出的基于K-medoids聚类的贝叶斯集成算法(NBKME)提高了数据集的分类准确率。     

基于信息熵差异性度量的数据流增量集成分类算法

对分类器之间的差异性进行了研究,提出了一种基于信息熵差异性度量的增量集成分类算法,将信息熵差异性度量方法融入到基分类器选择过程中,通过对训练数据集的基分类结果的信息熵差异度计算,采用循环迭代优化的选择方法,以熵差异性最优化为约束目标,动态调整基分类器个数,实现了分类准确稳定,减少了系统开销。通过实验比对,证明了算法在数据流处理时比其他算法具有更小的开销和较强的适应性。     

一种基于二值粒子群优化和支持向量机的目标检测算法

针对复杂场景下目标检测和目标检测中特征选择问题,该文将二值粒子群优化算法(BPSO)用于特征选择,结合支持向量机(SVM)技术提出了一种新颖的基于BPSO-SVM特征选择的自动目标检测算法。该算法将目标检测转化为目标识别问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。基于BPSO-SVM的特征选择方法降低了特征维数,显著提高了分类器性能。实验结果表明,该文算法不仅有效提高了复杂场景下目标姿态、尺度、光照变化和局部被遮挡时的检测准确率,还大大缩短了检测时间。     

带约束小生境二进制粒子群优化的生物组学数据集成特征选择

针对生物组学数据高维小样本的特点而引起的分类误差较大的问题,提出了一种带约束小生境二进制粒子群优化的集成特征选择方法。该方法利用二进制粒子群优化算法搜索分类准确率最高的特征子集,通过约束粒子编码的置位个数以限制选择特征个数,并加入多模优化中的小生境技术使算法能够一次获得多个差异度较大的特征子集,最后采用集成学习技术将基于多特征子集建立的基分类器集成为强分类器并对数据进行分类学习。实验结果表明,该特征选择方法在生物组学数据上能够稳定选择较少特征并获得较好分类性能。      

基于随机子空间和AdaBoost的自适应集成方法

如何构造差异性大且精确度高的基分类器是集成学习的重点,为此提出一种新的集成学习方法——利用PSO寻找使得AdaBoost依样本权重抽取的数据集分类错误率最小化的最优特征权重分布,依据此最优权重分布对特征随机抽样生成随机子空间,并应用于AdaBoost的训练过程中.这就在增加分类器间差异性的同时保证了基分类器的准确度.最后用多数投票法融合各基分类器的决策结果,并通过仿真实验验证该方法的有效性.     

基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机

针对高维数、小样本数据分类问题,提出一种基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机.利用随机子空间方法对原始高维样本的特征空间进行多次随机采样,生成多个具有不同特征子集的基支持向量机(SVM)分类器;利用正交局部保持投影对各基SVM分类器的样本进行特征提取,实现维数约简;然后,利用降维后的样本对各基SVM分类器进行训...     

基于改进的Adaboost_SVM的人脸表情识别

针对AdaBoost算法随着学习难度的增加导致分类器的分类效率下降、稳定性变差等问题,支持向量机在小样本中有特有优势;本文结合两种算法优势,基于蚁群算法对SVM的参数进行优化,改进了Adaboost_SVM级联分类算法,首先提取haar-like矩形特征通过Adaboost分类器快速排出非人脸区域;用Gabor小波变换提取人脸表情特征,再结合Adaboost_SVM级联分类器进行人脸表情识别。通过对JAFFE表情库进行试验,表情平均识别率达到94.2%,检测速度有了很大提高。     

一种基于证据理论的多类半监督分类算法

为了提高多类半监督分类的性能,提出了一种基于证据理论的多类协同森林算法（DSM-Co-Forest）.首先,通过"多对多"模式将有标记的多类数据随机拆分为多个二类数据集,并以此训练二类基分类器;然后,利用多个基分类器同时对未标记样本进行预测,并利用证据组合算法挑选出可信度较高的未标记样本;最后,将高可信度的未标记样本加入到原训练样本中,以迭代更新其他的基分类器,从而提高分类器的整体性能.通过在一些公共数据集上进行实验,并与其他半监督分类算法进行对比,验证了所提算法的可行性和有效性.