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提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法.用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果. 相似文献
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以火灾视频和干扰视频为分析对象,利用支持向量机研究火焰及干扰物体的分类识别问题.提取火灾图像的面积变化率、圆形度以及相关系数特征,比较三种不同核函数支持向量机的训练效果,并对传统的支持向量机进行改进,提出一种自适应图像型火灾探测算法.实验结果表明:该算法能进一步提高火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率. 相似文献
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研究人脸表情识别问题,应有效挺取脸表情特征,消除与识别无关的信息.传统的Gabor滤波器在人脸表情特征提取过程中,针对存在提取特征时间较长和特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种Gabor和PCA相结合的特征提取,并通过支持向量机进行表情识别方法.方法首先对人脸表情进行预处理得到纯表情图像,采用Gabor提取表情特征,用PCA进行数据冗余处理和用支持向量机识别人脸表情并进行仿真.仿真结果表明,相对于传统的Gabor方法,不仅提高了人脸表情识别的正确率,而且加快了识别的速度.改进办法非常适合于人脸表情图像的分析. 相似文献
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基于Kinect传感器骨骼信息的人体动作识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究人体骨骼结构、骨骼关节点位置信息以及人体动作所具有的骨骼角度特征,提出了一种基于深度传感器提取人体骨骼信息的动作识别方法.方法利用Kinect深度传感器,实时准确地捕获人体骨骼三维数据,并根据坐标系变换构建人体骨骼拓扑结构.然后提取人体动作所感兴趣的骨骼关节点,定义骨骼向量,并获取每段骨骼向量的方向余弦特征;最后通过多类支持向量机训练以及动作识别分类.实验结果表明,相比于传统基于轮廓特征的方法,改进方法对人体识别具有更高的识别准确率,鲁棒性强. 相似文献
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针对离线签名识别中的特征提取问题,提出了一种基于保局投影的签名识别方法。该方法首先对签名图像进行形状特征、伪动态特征和纹理特征的提取;然后采用保局投影得到更具判别性的特征;最后运用支持向量机进行分类识别。实验表明该方法不但能有效地降低特征空间的维数,而且能使分类准确率得到显著提高。 相似文献
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支持向量机超声缺陷识别法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于支持向量机超声波在线检测缺陷识别方法.首先采用小波包分析来提取超声信号的特征信息,产生训练和测试样本;然后利用支持向量机分类方法对缺陷进行识别.实验结果表明,支持向量机能够快速、有效地识别缺陷,比人工神经网络具有更好的分类性能和推广能力,是一种有效的超声缺陷识别方法. 相似文献
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基于支持向量机的遥感图像舰船目标识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高分辨率遥感图像舰船目标识别问题,提出了一种基于支持向量机的舰船目标分类方法。支持向量机(SVM)是一类新型机器学习方法,基于结构风险最小化归纳原则,具有出色的学习能力。与传统的方法相比,支持向量机不但结构简单,而且技术性能特别是泛化能力明显提高。该文简要介绍了有关统计学习理论和支持向量机算法,将支持向量机应用于遥感图像舰船目标识别,并同传统的舰船识别方法进行了相关的对比实验,实验结果说明本文提出的分类器在识别性能上明显优于其它传统分类器,具有更高的识别性能率。 相似文献