基于LLE和SVM的手部动作识别方法

为了提高人体手部动作的识别性能,针对高维特征数据给模式识别带来的问题,提出了一种基于局部线性嵌入(LLE)算法和支持向量机(SVM)的模式识别方法.该方法从肱桡肌和尺侧腕屈肌上采集两路表面肌电信号(sEMG),通过对样本信号的时域分析和小波分析,提取原始信号的特征,构造特征矢量.再利用LLE算法对原始特征数据进行降维,挖掘出具有内在规律的低维特征.将降维后的特征数据输入SVM分类器进行4种动作的模式识别.实验表明:此方法可以有效、准确地对人体手部动作进行分类.     

基于改进人工鱼群算法的支持向量机预测

由于参数的选择范围较大,在多个参数中进行盲目搜索最优参数的时间代价较大,且很难得到最优参数.为此,提出一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机(SVM)预测算法.对AFSA进行改进,并使用改进算法优化SVM.实验结果表明,与遗传算法、粒子群优化算法和基本AFSA优化的支持向量机相比,该算法的均方误差降低为2.51×10-3,提高了预测精度.     

人工鱼群算法在SVM参数优化选择中的应用

针对支持向量机的参数优化缺乏理论支持,而SVM交叉检验法选取又较为费时的情况下,提出了基于人工鱼群算法的支持向量机参数优化选取算法,并以SVM分类预测准确率最大为优化原则,利用人工鱼群算法的较好并行性和较强的全局寻优能力,以实现最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明：人工鱼群算法在SVM参数优化选取中具有更快的寻优性能,同时具有较高的分类准确率。该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。     

人工鱼群算法优化支持向量机的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器的定位精度,针对支持向量机(SVM)参数优化问题,提出一种人工鱼群算法(AFSA)优化SVM的传感器节点定位方法(AFSA-SVM)。首先构建无线传感器定位模型的学习样本,然后采用SVM构建节点定位模型,并采用AFSA模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优SVM参数,最后采用仿真实验测试节点的定位性能。结果表明,相对于其他定位方法,AFSASVM提高了传感器节点的定位精度,具有一定的实际应用价值。     

捕鱼算法优化支持向量机的视频检索模型

为了提高视频检索的准确率,针对支持向量机(SVM)参数优化问题,提出一种捕鱼算法优化SVM的视频检索模型(SFOA-SVM)。首先提取视频特征,然后采用支持向量机建立分类器建立检索,并通过鱼群算法化SVM参数,最后采用具体视频数据进行仿真测试。实验结果表明,相对于其它视频检索模型,SFOA-SVM提高了视频的检索准确率和效率,可以更准确地查找到用户所需的视频。     

改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法

为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法（IAFSA）的孪生支持向量机（TWSVM）的火焰识别方法。该方法根据RGB-YCbCr混合颜色空间模型中火焰像素的分布特点对火焰图像进行分割,并在此基础上提取火焰图像的相关特征;采用人工鱼群算法（AFSA）搜索TWSVM最优惩罚参数与核参数,并在AFSA算法中利用基于聚类的鱼群初始化方法来获得均匀的初始鱼群,同时采取自适应参数来调整人工鱼群的视觉范围和移动步长,另外在原有的三种行为的基础上提出了两种新的行为：跳跃行为和淘汰重生行为,提高了鱼群算法的寻优效率和求解精度;将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入TWSVM模型进行训练;将待测试样本输入TWSVM模型进行分类识别。实验结果表明：相对于深度卷积神经网络VGGNet模型、Fast R-CNN算法、YOLO算法、传统支持向量机（SVM）、Grid-TWSVM、GA-TWSVM、PSO-TWSVM、FOA-TWSVM、GSO-TWSVM、AFSA-TWSVM,所提出的基于改进人工鱼群算法的孪生支持向量机的方法有效地提高了火焰识别准确率和实时性,解决了TWSVM在火焰识别时参数选择困难、常用参数寻优算法寻优时间长等问题。     

改进AFSA算法优化SVM的变压器故障诊断

提出一种基于改进人工鱼群算法优化支持向量机（SVM）的变压器故障诊断方法。首先对基本人工鱼群算法进行改进,引入柯西变异优化觅食行为,并在算法的迭代过程中利用鱼群搜索到的信息和[t]分布变异的特点,对劣质个体鱼进行消亡与重生,提高鱼群算法的寻优效率和求解精度。然后,利用改进的人工鱼群算法优化SVM的核函数参数及惩罚系数,使SVM分类器获得最佳的分类精度。最后采用决策导向无环图（DDAG）方法建立变压器故障诊断SVM多分类决策模型。通过仿真实验将提出的方法与网格搜索法Grid-SVM、GA-SVM、PSO-SVM比较,所建模型具有更高的诊断正确率。     

改进人工鱼群算法在SVM参数优化中的应用

支持向量机的参数优化一直是一个重要的研究方向。参数的好坏很大程度上决定了支持向量机的分类精度和泛化能力。针对人工鱼群算法优化支持向量机参数时,容易在后期徘徊于最优解附近、难以逼近的问题,提出了人工鱼群加速算法,使用速度参数代替人工鱼步长,从而求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。仿真实验结果表明：该算法收敛速度快,求解数值精度高,对初值的依赖程度低,在SVM参数优化中具有更好的性能、更高的分类准确率,是一个极其有效的参数优化方法。     

粒子群优化鱼群算法仿真分析

针对标准粒子群算法(PSO)寻优多维多极值函数成功率低,基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度和精度有待提高等问题,提出粒子群优化鱼群算法(PSO-FSA)。该算法将速度惯性、个体记忆和个体间交流等特征引入鱼群算法,使鱼群行为模式扩充至追尾、聚群、记忆、交流以及觅食。此外,定义参数max D动态限定鱼群搜索的视野和步长。仿真分析表明,粒子群优化鱼群算法较两种基本算法而言具有更快的收敛速度和寻优精度。     

改进型支持向量回归预测模型的轧机轧制力预测

对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10％,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10％,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5％,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的.     

基于眼动辅助脑电信号的手部动作分类方法

提出一种利用小波包变换和支持向量机对手部动作的运动想象脑电信号进行分类的方法。在相关眼动辅助情况下采集想象手部动作时的C3、C4 、P3和P4通道脑电信号,用小波包变换的方法提取4种特征节律波,分别计算每种节律波能量占4种节律波能量之和的比值作为特征,然后将16维特征向量输入支持向量机分类器进行手部动作分类。对上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的分类实验中平均识别率为82。3%,表明眼动辅助能有效提高运动想象脑电信号可分性。     

基于支持向量机多分类的眼电辅助肌电的人机交互

针对单一肌电信号在控制系统中正确识别率不高问题,设计并实现了一种基于支持向量机(SVM)多分类的眼电(EOG)辅助肌电(EMG)的人机交互(HCI)系统。该系统采用改进小波包算法和阈值法分别对EMG信号和EOG信号进行特征提取,并对特征向量融合;然后提取特征参数作为SVM的输入来识别EMG信号和EOG信号动作模式,根据分类结果生成控制命令。实验证明,该系统比单一肌电控制系统更便于操作,稳定性好,正确识别率高。     

改进的手背静脉识别算法

提出了一种基于不变矩和支持向量机的手背静脉识别算法。算法在采用修正的NiBlack算法从原始图中分割出静脉纹路,然后采用改进的条件细化算法进行细化获得静脉骨架的基础上,提取静脉骨架的7个修正的几何不变矩作为支持向量机分类器的输入进行静脉分类识别,在有500个样本的数据库上进行实验,获得了95.5%的识别率,表明了算法的有效性。     

基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别

基于轮胎花纹分类识别在交通与刑事部门的重要作用,提出了一种新的基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别方法。分别采用非下采样Contourlet变换和灰度共生矩阵方法提取轮胎花纹特征;组合两种方法所提取的特征作为图像特征,并从中提取5个有效特征作为最终识别特征;运用提取的5个特征和多级支持向量机分类器完成轮胎花纹的分类识别。新的特征提取方法所得轮胎花纹特征分离度高,用决策树SVM分类器预测分类效果理想,对轮胎花纹的正确分类识别有着重要意义。     

一种基于WPT和LVQ神经网络的手部动作识别方法

针对表面肌电信号(SEMG)的手部动作识别,提出一种采用小波包变换(WPT)和学习向量量化(LVQ)算法的神经网络分类器。对SEMG信号进行基于熵准则的最优小波包基分解得到各个节点分解系数,计算信号各个节点相应子频段的系数能量,归一化处理后的特征向量输入LVQ神经网络,实现基于SEMG的手部动作识别。实验结果表明,采取两路SEMG信号,该分类器能有效识别伸腕、屈腕、展拳和握拳4种动作模式,达到96%的识别率,能可靠应用于2个自由度肌电假手的控制。     

支持向量机在显微图像分类中的应用研究

根据微生物显微图像中微生物形态各异、目标重叠、灰度接近等特性,提出了一种新的显微图像分类识别方法。该方法利用变差函数对微生物显微图像纹理信息进行特征提取,根据支持向量机模式识别原理建立分类识别模型。将该方法应用于两类微生物分类,并与基于神经网络方法的分类结果进行对比分析,结果表明,该方法具有较高的分类精度。     

融合二阶HOG与CS-LBP的头部姿态估计

针对头部姿态估计受光照变化、表情、噪声干扰等因素影响导致识别率低的问题,提出一种融合二阶梯度方向直方图(HOG)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)特征的姿态特征,用于单帧图像的头部姿态估计。采用二阶HOG对人脸图像进行形状信息提取,得到人脸的轮廓特征;用CS-LBP进行局部纹理信息的提取,通过将二阶HOG提取的轮廓特征和CS-LBP提取的纹理特征进行融合,得到更有效的人脸特征;将融合的姿态特征通过核主成分分析(KPCA)变换非线性映射到高维核空间中,抽取其主元特征分量,采用支持向量机(SVM)分类器进行姿态估计。实验结果表明,方法和HOG、LBP、二阶HOG、CS-LBP方法相比有更高的分类准确率,对光照的变化有很好的鲁棒性。     

融合关节旋转特征和指尖距离特征的手势识别

作为人机交互的重要方式,手势交互和识别由于其具有的高自由度而成为计算机图形学、虚拟现实与人机交互等领域的研究热点.传统直接提取手势轮廓或手部关节点位置信息的手势识别方法,其提取的特征通常难以准确表示手势之间的区别.针对手势识别中不同手势具有的高自由度以及由于手势图像分辨率低、背景杂乱、手被遮挡、手指形状尺寸不同、个体差异性导致手势特征表示不准确等问题,本文提出了一种新的融合关节旋转特征和指尖距离特征的手势特征表示与手势识别方法.首先从手势深度图中利用手部模板并将手部看成链段结构提取手部20个关节点的3D位置信息;然后利用手部关节点位置信息提取四元数关节旋转特征和指尖距离特征,该表示构成了手势特征的内在表示;最后利用一对一支持向量机对手势进行有效识别分类.本文不仅提出了一种新的手势特征表示与提取方法,该表示融合了关节旋转信息和指尖距离特征;而且从理论上证明了该特征表示能唯一地表征手势关节点的位置信息;同时提出了基于一对一SVM多分类策略进行手势分类与识别.对ASTAR静态手势深度图数据集中8类中国数字手势和21类美国字母手势数据集分别进行了实验验证,其分类识别准确率分别为99.71%和85.24%.实验结果表明,本文提出的基于关节旋转特征和指尖距离特征的融合特征能很好地表示不同手势的几何特征,能准确地表征静态手势并进行手势识别.     

基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别新方法

针对人脸图片数量多、容易受噪声干扰,致使人脸识别的识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别方法——LLE-ELM算法。利用局部线性嵌入(LLE)算法对人脸数据提取特征,最大限度保留原数据的特征结构,减少数据量,降低计算复杂;采用极限学习机(ELM)算法对提取特征后的数据进行分类;实现人脸识别,输出识别准确率和时长。通过在ORL数据库、Yale数据库、AR人脸库和CASIA-WEBFACE人脸库上的数值实验表明:与PCA、SVM、CNN算法对比,该算法具有较高的识别准确率和较快的识别速度。     

基于听皮层神经元感受野的强噪声环境下说话人识别

针对说话人识别易受环境噪声影响的问题,借鉴生物听皮层神经元频谱-时间感受野（STRF）的时空滤波机制,提出一种新的声纹特征提取方法。在该方法中,对基于STRF获得的听觉尺度-速率图进行了二次特征提取,并与传统梅尔倒谱系数（MFCC）进行组合,获得了对环境噪声具有强容忍的声纹特征。采用支持向量机（SVM）作为分类器,对不同信噪比（SNR）语音数据进行测试的结果表明,基于STRF的特征对噪声的鲁棒性普遍高于MFCC系数,但识别正确率较低;组合特征提升了语音识别的正确率,同时对环境噪声具有良好的鲁棒性。该结果说明所提方法在强噪声环境下说话人识别上是有效的。