基于自举算法和支持向量机的人脸检测系统

针对复杂背景下的灰度图像人脸检测存在计算量大且负检率高等问题,提出了一种有较好可用性的层级递进的人脸检测系统。系统第一部分采用扩展的Haar型特征并结合自举算法,使其分类性能要优于原始的Haar型特征。在系统的第二部分,采用从粗到细的视觉处理逻辑对图像采样,并提出了正面直立人脸的像素值的置信度的概念,且以支持向量机作为学习算法,使系统具有良好的检测性能。该系统在实际应用图像的测试中取得良好效果,具有可用性。     

矿井CO浓度的支持向量机数据融合检测方法

针对检测矿井一氧化碳（CO）含量时,电化学传感器输出受到矿井大气中甲烷气体影响的问题,提出了一种基于支持向量机（SVM）数据融合的CO浓度检测方法。该方法将催化传感器与电化学传感器构成传感器对,利用能够从全局意义上逼近任意非线性关系的支持向量机对传感器对的输出信号进行非线性数据融合,构建了矿井一氧化碳浓度检测模型。实验结果表明,该方法的平均绝对百分比误差为0.88%,均方根误差为1.32 ppm,有效地消除了甲烷对CO电化学传感器的影响,实现了矿井CO浓度的精确检测。     

基于粗糙集和支持向量机的高速公路事件检测

针对目前高速公路事件检测算法存在的局限性,提出基于粗糙集理论和支持向量机的高速公路事件检测算法。在介绍粗糙集理论和支持向量机原理的基础上,给出了检测算法的实现方法,并用Matlab对多种算法进行了仿真和性能对比。仿真结果表明,基于粗糙集理论和支持向量机的事件检测算法具有检测准确率高,训练时间短,泛化能力好等优点,具有良好的应用前景。     

混合PLS特征提取和CVM的异常入侵检测研究

为提高异常入侵检测的效率,提出一种混合偏最小二乘特征提取和核心向量机算法的入侵检测模型。模型使用偏最小二乘算法在入侵数据集上进行主成分提取,在此基础上构建特征集,引入适用于解决大规模样本训练问题的核心向量机算法,在特征集上建立入侵检测模型,使用该模型对异常入侵行为进行检测和判断。通过基于KDD99数据集上的入侵检测实验,验证了混合模型的可行性和有效性。     

基于支持向量机的人脸识别方法

提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类。其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阂值选取边缘检测算法。仿真实验结果表明对于有165幅人脸的Yale人脸库识别率可达92．73％,而对于有798幅人脸图像的AR人脸库识别率可达95．62％,而且该方法对有光照变化的人脸图像有较好的鲁棒性。     

基于支持向量机的多姿态人脸特征定位

提出一种多姿态人脸特征定位方法,在Adaboost定位的人脸区域中划分眼、鼻和嘴的搜索区域,利用眉眼和鼻嘴整体特征,通过大规模多姿态五官样本训练的支持向量机在搜索区域中确定候选眼、鼻及嘴区域。对候选眼、鼻及嘴区域进行筛选与合并以确定最佳位置,实现多姿态人脸上五官的准确定位。实验结果表明,该方法具有较好的精确性和鲁棒性,能适应复杂背景下表情变化的多姿态人脸上的眼、鼻及嘴的定位。     

模糊支持向量机的偏移量计算方法

偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机（FSVM）的最优分类面位置,对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率,基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法,将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明,使用新偏移量的FSVM识别率高于使用标准偏移量的FSVM识别率。     

基于模糊支持向量机的步态识别

提出基于模糊支持向量机（FSVM）的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。     

基于支持向量机的民族语口音识别

基于母语分别为傣语、傈僳语、纳西语和汉语普通话的发音人所发汉语普通话语句,利用支持向量机进行民族口音识别研究。实验结果表明,采用对每个语句提取12维MFCC参数、9维基频派生参数和9维短时平均能量派生参数等作为特征参数集及使用高斯径向基函数支持向量机的方法,男、女声的口音识别率均超过93%。     

基于部件和支持向量机的人脸分类

提出一种基于部件的人脸分类方法,将人脸部件的离散余弦变换系数作为特征向量,通过支持向量机训练分类器。部件分类器确定了人脸图像中的部件区域,人脸分类器确定了人脸图像的所属类别。ORL人脸图像数据库仿真实验表明,该方法对表情、姿态变化具有很好的鲁棒性。