最优的核判别分析用于雷达目标识别

特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对雷达目标的距离像进行特征提取,然后采用基于核的非线性分类器对所提取的特征进行分类,实现对雷达目标的识别。分别对仿真和实测距离像进行实验,结果表明该方法具有较好的识别效果。     

一种多特征组合与多神经网络分类器集成的手写数字识别新方法

提出了一种多特征组合与多神经网络分类器集成的手写体数字字符识别方法。新方法对结构简单、书写规范的数字字符使用高效的结构分类器实现快速分类;对结构分类器不能准确分类的字符,首先通过提取多个特征,构造不同结构和类型的多个神经网络分类器,然后对多个分类器的识别结果,通过多专家集成方案对手写数字进行最终判决。实验结果表明,提出的方法能有效降低识别错误率,提高识别系统的可靠性。     

一种基于支持向量机的虹膜识别算法

提出了一种基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别方法。利用形态学和圆形边缘检测算子定位虹膜,并将虹膜纹理映射到极坐标空间。定义了一种新的图像分数维--极值加权平均分数维,用于提取虹膜特征。最后,利用支持向量机分类器对虹膜特征矩阵进行匹配识别。试验表明,基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别系统识别率高,速度快。     

基于LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络（LVQ）对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.     

基于核函数的多极化HRRP识别

针对多极化雷达高分辨距离像(HRRP)识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题,提出了基于核函数的识别方法.该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数,然后将其分别应用到核主分量分析(KPCA)中降维和提取特征,最后采用最近邻(1NN)分类器和支持矢量机(SVM)分类器对目标进行分类.该方法可以在不丢失极化信息的情况下,将多极化HRRP作为一个整体进行识别,降低了识别算法的复杂度.多极化HRRP数据的仿真实验结果显示,该方法的识别率比单极化HRRP提高7%～10%;与其他多极化HRRP识别方法相比,该方法不仅降低了提取特征的维数,而且还提高了识别性能.     

核Fisher判别分析在数字信号分类中的应用

为了提高通信信号的识别精度,提出了一种基于核Fisher判别分析(KFDA)的数字调制信号分类器设计方法.将接收信号的高阶累积量作为分类特征向量,利用核函数的思想把非线性向量映射到一个高维空间,并在高维空间中利用线性Fisher判别分析实现数字信号的分类.将多类分类器分解成一系列二类问题,并给出了KFDA用于信号分类的详细流程.仿真实验结果表明,当选择合适的核参数时,基于KFDA的分类精度与支持向量机相当,但由于避免了求解非线性优化问题,故计算复杂度低,训练时间短.     

基于试探的未知类别聚类的识别算法应用研究

聚类算法是数字识别的热点研究技术之一,是一种寻找特征相似的聚合类的非监督学习的方法。采用聚类法在vc++6.0环境进行手写体数字识别系统设计。通过图像的分割与特征提取,模式相似性测量和聚类的分析完成识别工作。结果表明基于试探的聚类识别算法的手写数字识别系统识别率达到100%,满足实际应用需求。     

部件字典结合时分方向特征的手写维吾尔字符识别

针对联机手写维吾尔128类变体字符,提出了一种基于部件字典和时分方向特征的识别算法。该算法首先结合连笔分析,将字符分解为主体、附加和点三类部件,建立手写维吾尔字符的部件字典,有效解决联机手写维吾尔字符的笔顺连笔自由问题;然后,为减轻手写字符拓扑变形造成的干扰,对单个部件提取一种新的联机特征-时分方向特征,该特征在模糊域提取方向链码然后按时序划分统计,并通过检测和调整短时变动进行抖动校正;最后,设计不同分类器对各部件进行匹配,利用匹配测度分布估计各部件权重,并通过加权朴素贝叶斯融合得到字符识别结果。实验结果表明,该算法能有效地识别128类无约束手写维吾尔字符,在包含13 056个样本的手写体维吾尔字符数据库上的平均识别率为93.15%。     

基于K近邻算法识别手写数字

基于K近邻算法,采用python语言实现手写数字识别.首先对图片进行数据预处理,然后采用K近邻算法对sklearn手写数据集进行分类验证.结果 显示,识别手写数字的准确率高达98.94％,同时实验表明,基于K近邻算法的手写数字识别具有较好应用效果及研究价值.     

基于主元分析法的手写数字识别

特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题。有效特征是提高识别率和识别精度的关键。作者使用的主元分析法能压缩特征的维数 ,满足特征提取的完备性原则和正交性原则 ,提高分类器性能。将经过主元分析法压缩后的特征用BP神经网络进行识别仿真 ,取得了较好的实验效果     

用于人脸情感识别的低冗余稀疏性集成剪枝

为降低噪声和异常值对集成剪枝的影响,并鲁棒性地选择更稀疏的基分类器子集,从而提升人脸情感识别的性能,提出了一种具有依赖分数的鲁棒性稀疏低冗余集成剪枝方法用于人脸情感识别。首先,该方法将样本实例的预测结果视为基分类器特征,分别利用互信息和熵来评估成对基分类器之间的依赖性和它们之间的优先级。其次,将优先级依赖关系添加到基于回归的目标方程中实现冗余基分类器的修剪,此目标方程使用l_2,1范数来增加分类器子集的鲁棒性从而提升算法的泛化性能。然后,将内积正则化项引入到目标方程中,通过计算分类器特征系数向量内积的绝对值的和去选择稀疏和低冗余的基分类器。最后,使用大多数投票法对选择的基分类器子集进行集成从而得到最终的识别结果。结果表明：本文提出的方法在FER2013、JAFFE、CK+和KDEF 4个公共人脸情感数据集上的识别准确率,比所有基分类器进行集成得到的准确率分别高3.29%、10.39%、1.76%和4.89%,表明该方法可以选择出识别效果更好、冗余度更低的分类器子集,提高集成剪枝的泛化能力。     

在雷达HRRP识别中多特征融合多类分类器设计

在传统线性关联向量机的基础上,设计了一种多特征融合的多类分类器.该分类器基于多类Probit回归模型将传统的两类线性关联向量机推广为多类关联向量机,利用线性关联向量机的特征选择功能,对融合的高维特征向量进行降维和合理的幂次扩展,使线性关联向量机具有构造非线性分类界面的能力,以保证对非线性多类分类问题稳健的融合识别性能.针对雷达高分辨距离像目标识别问题,提取3种平移不变特征,使用提出的多特征融合的多类分类器在基于实测数据的识别实验中得到了稳健的融合识别结果.     

整数矩阵变换的选择集成及对雷达目标的识别

为了改善单个分类器对雷达目标的识别性能,分别从差异性和准确率两个因素出发,提出了一种通过变换分类器选择集成对雷达目标识别的算法.首先,为了增加集成个体差异性,将个体分类器的预测标记作为变换的原始目标,将正确标记引入来代替变换中的目标均值,以此构造一个整数矩阵.通过将个体分类器的预测标记投影到经过正确标记的直线上,从而获得一组新的预测标记.然后,根据准确率和RPFmeasure这两种衡量分类器性能的准则,选择一些性能提高了的个体进行集成,以此保证个体分类器的准确率.最后,通过结合被选择的个体预测标记来改善对雷达目标的识别性能.对于UCI机器学习资源库中数据集和雷达一维距离像的实验结果表明,该算法能有效平衡个体差异性和个体准确率两个因素,并且相比单个分类器和其他集成方法,该方法提高了对雷达目标的识别准确率.     

Audio-visual emotion recognition with multilayer boosted HMM

Emotion recognition has become an important task of modern human-computer interaction. A multilayer boosted HMM ( MBHMM) classifier for automatic audio-visual emotion recognition is presented in this paper. A modified Baum-Welch algorithm is proposed for component HMM learning and adaptive boosting ( AdaBoost) is used to train ensemble classifiers for different layers ( cues) . Except for the first layer,the initial weights of training samples in current layer are decided by recognition results of the ensemble classifier in the upper layer. Thus the training procedure using current cue can focus more on the difficult samples according to the previous cue. Our MBHMM classifier is combined by these ensemble classifiers and takes advantage of the complementary information from multiple cues and modalities. Experimental results on audio-visual emotion data collected in Wizard of Oz scenarios and labeled under two types of emotion category sets demonstrate that our approach is effective and promising.     

分类器动态组合及基于分类器组合的集成学习算法

针对目前基于分类器静态组合的集成学习算法难于推广的问题,根据组合分类器分类错误最小化原则,研究了组合系数随分类器输出变化而变化的分类器动态组合理论,包括组合系数的选取、组合分类器分类错误率的估计等.证明了在分类器相互独立时,一些动态组合分类器等价于Bayes统计推断.提出了基于分类器组合的通用集成学习算法,并把AdaBoost、Real AdaBoost、Gentle AdaBoost算法推广到了多分类问题.证明了按照集成学习算法得到的分类器,其动态组合的有效性可不依赖于分类器的独立性,这支撑了基于分类器相互独立假设来研究分类器组合的有用性.最后,通过UCI数据实验验证了动态组合的有效性.     

基于多群体遗传算法的人脸表情识别

人脸表情识别是目前比较活跃的研究课题。该文提出一种采用多群体遗传算法进化的支持向量机对人脸表情进行分类的新型算法。先提取人脸表情特征,然后采用多群体遗传算法自动选择最优的支持向量机核函数,最后用支持向量机的方法进行分类．在日本JAFFE人脸表情库上进行了仿真实验,并与其他方法进行了比较,该文提出的方法获得了更好的识别效果。     

基于改进的AdaBoost和支持向量机的行人检测

针对AdaBoost算法在训练样本和特征较多时训练时间过长的问题,提出了一种改进的AdaBoot算法与支持向量机组合的分类器.对多重分类器的输出结果以非线性的方式组合,采用交替的方式轮流对不同的特征进行学习,将多重分类器处理完后的结果作为另一种输入样本,再以一个分类器做一次分类.实验表明该算法用于行人检测可行、性能稳定.     

一种树形结构的实时道路车辆识别方法

针对实时道路车辆识别是车辆计算机辅助驾驶、自主导航以及主动安全的关键技术,给出了一种基于树形结构的车辆识别方法。该方法采用Haar—like特征来表达车辆特征,选择GentleAda Boost算法训练出强分类器,最后将多个强分类器组合成树形结构。通过建立样本库,对车辆识别分类器进行了训练,并对分类器的性能进行了实验。结果表明：对750个目标车辆进行识别,识别率为74．4％,识别时间为34．4ms。说明树形结构的车辆识别方法具有较好的实时性和一定的鲁棒性。     

基于Adaboost-高斯过程分类的人脸表情识别

为了弥补Ababoost分类器分类精度不够、训练耗时的缺点,利用高斯过程分类器分类精度高、计算复杂度低的优势,提出一种改进的表情识别方法.该算法将高斯过程分类（GPC）和Adaboost的人脸表情识别算法相结合,在训练二分类Adaboost时利用高斯过程分类器训练弱分类器;把这些弱分类器组合成一个总分类器,将二分类Adaboost GPC扩展为多类分类算法.采用Gabor提取面部表情特征,由于Gabor特征提取后存在维度变高、冗余大的问题,引入二维主成分分析（2DPCA）对Gabor特征进行选择.基于Cohn-Kanade和JAFFE数据库的实验结果表明,该算法在识别正确率和速度方面的表现均较好.