面部表情的深度卷积级联森林识别

面部表情识别广泛应用于各种研究领域,针对面部表情识别使用深度神经网络方法结构复杂、可解释性差和传统机器学习方法特征提取缺乏多样性、识别率低的问题.提出了一种新的深度卷积级联森林(Deep Convolution Cascade Forest,DCCF)方法用于人脸面部表情识别,该方法通过卷积神经网络深度学习人脸面部显著特征,并采用基于随机森林的级联结构森林逐层学习识别出不同的面部表情特征,提高了人脸表情的识别准确率.DCCF在JAFFE、CK+和Fer2013 3个公开面部表情数据集进行了实验,并对面部表情提取的5种特征和7种分类方法进行了比较分析,结果显示DCCF在对比的算法中人脸表情识别性能最好,3个数据集的准确率分别达到91.4%,98.7%,71.6%.     

基于小波变换的泄露故障特征提取研究

为研究液压系统管路泄漏对压力脉动信号的影响,提出利用改进的小波消噪算法和小波包对压力脉动信号进行消噪和特征提取;针对传统小波变换阈值函数在去噪处理中存在的恒定偏差、不连续等缺点,提出一种改进阈值函数和新阈值相结合的新方法,将该方法与平移不变量方法相结合,避免了传统小波变换去噪时在不连续点存在的Pseudo-Gibbs现象;通过利用改进小波消噪方法和小波包对FESTO试验系统采集的正常和故障压力脉动信号进行分析比较,研究结果表明,不同工况下压力脉动信号3个主要能量频带的分布特性,可以作为泄露检测和识别的故障特征。     

机动车车牌识别中SVM的应用

支持向量机是一类新型机器学习方法,成功应用于各个领域,算法在分类性能上优于其它学习算法。该文在字符特征提取基础上,将支持向量机理论应用于车牌识别系统,提高识别率和识别速度,具有很好的推广价值。     

基于内容的静态语义概念视频检索方法研究

本文针对互联网视频检索技术的发展,阐述了目前主流视频搜索引擎的技术现状,分析了互联网视频检索的关键技术,特别是对于视频特征的提取技术。本文的创新点是提出了一种通用的基于内容的静态语义视频检索方法,该方法可以弥补基于文本视频检索的有关不足,并且在TRECVID的视频概念检索数据的静态语义概念中得到验证,运行稳定。     

改进的Beamlet与Canny相结合提取复杂图像线特征

传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画。针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线特征。首先,对图像进行Beamlet变换,通过改进Beamlet无结构算法,采用新的能量统计和制定新的划线规则,以保证每个二进方块最多有一条最优基;然后,对图像用Canny算子检测边缘,通过选取较大的Sigma,只检测明显的大边缘;最后,两者结合得到图像的线特征。从检测的线特征的线型连接程度等方面对该算法的性能进行了评价,并与现有的方法进行了比较,实验结果表明,该方法克服了两种方法单独提取线特征时存在的断裂、重叠、模糊和虚假边缘的缺点,有效地提高了复杂图像线特征提取的准确性和连续性。     

混合语音识别模型的设计与仿真研究

研究语音识别率问题,语音信号是一种非平稳信号,含有大量噪声信息,目前大多数识别算法线性理论,难以正确识别语音信号非线性变化过程,识别正确率低。通过将隐马尔可夫模型(HMM)和SVM相结合组成一个混合抗噪语音识别模型(HMM-SVM)。同时用HMM模型对语音信号时序进行建模,并得到待识别语音信号的输出概率,然后将输出概率作为SVM的输入进行学习,得到语音分类信息,最后通过利用HMM-SVM识别结果做出正确识别决策。仿真结果表明,HMM-SVM提高语音识别正确率,尤其在低信噪比环境下,明显改善了语音识别系统的性能。     

高分辨雷达信号的平移不变KPCA特征提取算法

研究高分辨雷达信号特征提取,针对传统提取平移不变特征存在信息损失量大、识别的准确率低的问题,提出了一种平移不变KPCA特征提取算法。首先计算高分辨雷达信号的原点矩,并在低信息损失的前提下利用高分辨雷达信号相对原点矩的位置来描述原信号,从而消除高分辨雷达信号的平移敏感性。然后结合KPCA特征提取算法得到平移不变的特征信号。最后应用SVM分类器对特征信号进行分类识别。实验证明,改进算法识别率高于雷达目标识别系统中的传统特征提取算法,略低于KPCA特征提取算法,且在常用雷达探测距离内都能够保持较高的识别率。     

改进的图像关键点特征提取形状匹配算法

研究图像特征提取匹配优化问题。传统的图像配准算法效率和精度较低等不足,导致形变图形配准和识别难,提出了一种改进的局部反射特征图像关键点匹配算法。算法首先采用了一种新的算法来对图像进行特征点信息提取,依据图像的仿射不变性原理来计算各三角形区域相对的面积。在关键点附近构造三角形区域,通过仿真表明,提出的改进的算法能够快速的检测图像的关键点,而且能够获得更加多的关键点,有效的提高了算法检测的效率,具有一定的实际应用价值。     

基于卡尔曼滤波SVM图像鉴别方法研究

研究如何区分自然图像和计算机图形判别图像问题。由于人眼难以判别真伪图像,针对传统的图像鉴别方法由于参数的设置而造成识别准确率低,从而无法准确的区分自然图像和计算机图形。提出了一种卡尔曼滤波和支持向量机分类算法相结合的高性能图像真伪鉴别方法。算法首先采用卡尔曼滤波器提取图像的各个级别的分量,求解出各级分量和判别的误差值并作为特征数据,然后采用支持向量机分类算法对特征数据进行训练判别。仿真结果表明,提出的算法可以有效的判别图像的真伪,可以有效的识别出原始自然图像和合成图像,识别率高达99%以上,同时算法的稳定性较高,具有一定的实际应用价值。     

改进的CNN-LSTM轴承故障诊断方法

为了克服卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)轴承故障诊断方法特征提取过程困难以及难以捕获时间序列数据之间的长期依赖关系的问题,提出一种改进的卷积-长短时记忆网络(Convolutional Neural Network-Long and Short Term Memory, CNN-LSTM)滚动轴承故障诊断方法。将二维轴承加速度振动信号输入CNN提取局部特征,再将轴承特征信息加载到LSTM长期记忆单元中,引入遗忘机制提取时序数据的全局特征。利用轴承振动信号的局部深层特征和全局时序特征,学习不同区间长度的序列特征,从而提高故障诊断精度。实验结果表明,该方法可用于轴承故障诊断,且具有较高的分类精度和较强的稳定性。