基于Mutual Boost和支持向量机的表情识别

主要研究自动人脸表情识别（FER）,首先使用Gabor算法提取人脸图像的特征,再针对Gabor特征维数高、冗余大及利用传统的AdaBoost算法进行特征选择时特征间仍存在较大冗余的特点,引入了基于互信息的AdaBoost算法（MutualBoost）进行特征选择,降低特征维数和减少特征间的冗余信息量。然后再以SVM分类器进行分类。本算法在JAFFE表情库上进行测试,结果验证了算法的有效性。     

Adaboost算法分类器设计及其应用

Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应用很多分类效果不稳定的算法来作为Adaboost算法的弱分类器.由于BP神经网络算法自身存在的局限性和对训练样本进行选择的主观性,其分类精度以及扩展性有待提高.将Adaboost算法与BP神经网络相结合,使用神经网络分类模型作为Adaboost算法的弱分类器.算法在matlab中实现,对2个UCI的分类实验数据集进行实验,结果表明Adaboost能有效改善BP神经网络的不足,提高分类正确率和泛化率.     

基于特征融合和集成学习的隧道内车辆视频识别方法

随着数字视频技术在交通领域的广泛应用,视频车辆识别成为了一个"ITS"领域的基础问题.视频图像中的车辆识别是一个典型的分类学习问题,针对这一问题,提出一种基于特征融合和集成机器学习的车辆识别算法.该方法首先获取视频序列中的兴趣区域;然后对兴趣区域提取纹理特征、Hu不变矩特征和小波特征,将这些特征组合成一种新的特征向量;然后将组合特征向量作为BP神经网络输入进行训练得到基分类器,最后利用Adaboost方法将BP神经网络集成得到强分类器.对所用方法进行了实验对比分析,其统计正检率、误检率、漏检率以及准确率等多参数结果均优于其他两种算法,实验验证该方法具有较好的识别率和鲁棒性.     

基于新Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法

为解决基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测方法存在的特征计算复杂度较高的问题,提出两组Haar-like特征扩展集;利用积分图给出特征组的计算方法;采用Adaboost算法在正脸和侧脸样本库分别训练出正脸和侧脸级联分类器,并将其组成双通道分类器。在开源视觉库OpenCV上的实验结果表明,本方法具有较少的弱分类器数,检测效率高、计算速度快,对于多角度人脸检测具有较好的鲁棒性。     

基于Adaboost算法的日间前方车辆检测

提出了一种基于类Haar特征和Adaboost算法的车辆检测方法,以解决汽车安全辅助驾驶系统中对前方车辆的信息感知问题。基于类Haar方法对训练集的积分图进行提取,采用Adaboost算法选取有效的类Haar特征并生成前方车辆检测分类器。利用前方车辆检测分类器对PETS(Performance evaluation of tracking and surveillance)提供的图片进行测试。试验结果表明:该方法可以快速、准确地实现日间前方车辆的检测。     

基于动态图像序列的表情识别

为提高表情表述能力,提出建立组合单帧表情空域特征的表情序列联合特征.在分析Gabor小波的不同方向和尺度组合对表情图像表征能力基础上,确定采用3个方向和2个尺度的Gabor滤波器组提取单帧表情图像特征,描述表情动作的空域特征.在此基础上,组合连续表情图像序列的特征,建立包含表情动作变化过程的联合特征,解决了利用表情相关的局部空域和时序变化信息建立表情表述模型问题.利用支持向量机(SVM)作为分类器分别在JAFFE静态表情数据库和Binghamton动态表情数据库上进行测试,结果验证了静态图像采用Gabor+PCA特征比PCA特征更具有效性,表明利用动态表情序列建立表情特征比用静态表情图像具有更高的表情识别正确率.     

一种新的Adaboost样本权重更新算法

通过比较传统的Adaboost算法中样本权重的更新算法,提出了一种新的将类内归一化与全局归一化过程相结合的样本权重更新算法.并对两种算法进行了仿真实验,结果表明,该算法使用较少的弱分类器便可保证强分类器在保持较高检测率的同时,将误检率降低到可接受的范围内.     

一种基于Adaboost算法的车辆检测方法

由于车间安全距离不足容易导致追尾事故的发生.前方车辆的检测能为建立完整的汽车防撞预警系统提供必要的辅助信息.本文提出了一种采用Adaboost算法训练得到的级联分类器实时检测前方车辆的方法.通过选取扩展的类Haar特征,采用Adaboost算法训练得到一个识剐车辆的级联分类器.最后将训练得到的分类器应用至ll实车车辆检测系统中.试验结果表明,基于此算法的车辆检测方法具有检测率高、速度快,能够达到实时检测的要求.     

基于选择性集成学习的焊接缺陷识别研究

针对射线检测焊缝图像中缺陷识别正确率低的问题,提出一种选择性集成学习的焊接缺陷识别算法.算法中的个体学习器由稳定分类器和非稳定分类器组成,使用SVM-RFE算法移除集成学习器中的冗余个体学习器,保留子学习器预测输出加权作为集成学习器的输出,有效地增强了个体之间的差异性,进而提高了集成的泛化性能.结果表明：该算法充分利用更多的缺陷特征和样本数据集信息,继承了强集成学习的优点,有效地提高分类正确率.使用一对多的方法把二分类选择性集成学习器推广到多分类问题中,所提出的算法在训练精度为92.4%时;焊缝缺陷识别率提高到85.5%.     

基于Gabor变换和支持向量机的车牌字符识别算法

为了提高车牌字符识别率，将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别，算法首先采用Gabor变换和整体结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数，然后采用提取的特征训练SVM分类器，再应用SVM分类器分类和判别车牌字符。实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果，较强的鲁棒性，有较大的应用价值。     

Novel Method Fusing (2D)2LDA with Multichannel Model for Face Recognition

A fusion method of Gabor features and (2D)²LDA for face feature extraction is proposed in this paper. Gabor filters are utilized to extract multi-direction and multi-scale features from facial image to employ its robust performance for illumination, expressional variability and other factors. The extracted features have the defect of high dimension and redundancy data. (2D)²LDA is implemented to reduce the dimension of Gabor features and select effective feature data. Finally, the nearest neighbor classifier is used to classify characteristics and complete face recognition. The experiments are implemented by using ORL database and Yale database respectively. The experimental results show that the proposed method significantly reduces the dimension of Gabor features and decrease the influence of other factors. The proposed method acquires excellent recognition accuracy and has light architectures as well.     

一种边缘二进制码的表情识别方法

针对如何从图像中提取有效的表情特征来提高表情识别率的问题,提出了一种基于边缘二进制码的表情特征提取方法,用于表情识别.该方法首先对图像进行边缘检测,然后对边缘的局部结构进行二进制码描述作为表情特征,最后利用支持向量机进行表情分类.在JAFFE人脸表情数据库上,分别用该方法和传统的方法进行试验,结果表明,该方法可显著提高表情识别率.     

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。     

扩展Haar特征检测人眼的方法

人眼检测在人脸识别中起着非常重要的作用,其检测的准确性可以有效地提高人脸识别率。该文扩展了一种Haar特征,并基于该特征运用Adaboost算法对人眼进行准确检测。首先基于扩展的Haar特征运用Adaboost算法检测到眼睛和眉毛的粗轮廓,然后将粗轮廓的灰度图像制成模板,最后与眼睛和眉毛非常相似的图像样本进行匹配,从而准确检测到人眼。该方法有效地避免该由于眼睛和眉毛非常相似而引起的误判。     

基于BP_Adaboost的目标跟踪算法应用研究

BP神经网络对目标跟踪时,由于其学习效率低及易于陷入局部极小的缺陷影响了跟踪算法的准确性。为提高BP神经网络跟踪模型的准确性,将Adaboost算法和BP神经网络相结合,提出了一种BP_Adaboost神经网络跟踪模型。通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器跟踪模型,将该模型应用于视频运动目标跟踪进行有效性验证。实验结果分析表明．该方法对运动目标能够准确地进行跟踪．大大提高跟踪算法的兽椿性．     

基于GA的负相关剪切集成不平衡行为分类研究

基于传感器的人类活动识别(HAR)在健康医疗领域具有重要的研究价值及研究意义。以往的关于传感器人类活动分类识别算法的研究,并没有考虑不同类别行为数据间的不平衡性。为了解决不同行为类别数据间的不平衡性影响算法精确度的问题,此算法采用下采样方法从大类和小类数据集中随机抽取选出若干组数量上相等的两种数据的集合,将多个不平衡数据变成平衡数据。其次,多个平衡数据集上训练多个弱分类器。然后,此算法以弱分类器的负相关和预测精度为代价函数,使用遗传算法挑选出能够使代价函数值最高的弱分类器来构成集成分类器。使集成算法内的弱学习器具有较高预测精度和多样性。最后,此算法使用挑选出的弱学习器构成集成学习器对人的行为进行集成分类。此算法在已有的行为数据集上进行了仿真实验研究,实验结果证明本文提出的基于遗传的负相关剪切集成不平衡行为识别算法相对于传统算法能够有效提高不平衡行为识别的正确率。     

Recognition of human face based on improved multi-sample

In order to solve the problem caused by variation illumination in human face recognition,we bring forward a face recognition algorithm based on the improved multi-sample. In this algorithm,the face image is processed with Retinex theory,meanwhile,the Gabor filter is adopted to perform the feature extraction. The experimental results show that the application of Retinex theory improves the recognition accuracy,and makes the algorithm more robust to the variation illumination. The Gabor filter is more effective and accurate for extracting more useable facial local features. It is proved that the proposed algorithm has good recognition accuracy and it is stable under variation illumination.