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多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征,存在走与跑识别率较低的问题。将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小后的主分量分析外形特征相结合,采用支持向量机从8个方向对跑、蹲、站、弯腰、招手、指和走7种人体行为进行识别,结果证明走与跑的识别率得到很大提高。     

汉字识别方法综述

分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别方法仍需要在识别目标及特征提取、训练字符集准备方面进行改进。     

基于独立成分分析和核向量机的人脸识别

提出利用独立成分分析提取人脸特征并用核向量机进行识别的方法。独立成分分析能更本质地描述图像特征,通过选择合适的特征个数达到较高的识别准确率。利用核向量机进行分类判决,可以快速地对大样本数据进行准确分类,产生较少的支持向量。实验证明了该方法的可行性和有效性,在ORL人脸数据库上达到了94.38%的准确率。     

OFDM信号的盲识别研究

提出一种新的OFDM信号盲识别算法,利用多载波OFDM信号在时域上的近高斯性,提取信号特征参数Q作为分类特征,该参数不受高斯白噪声的影响,且无须知道先验知识,只需在中频直接对信号进行识别,计算简单、利于实现。仿真实验结果表明,在短波信道中,该算法具有较强的抗多径能力。     

模糊ART神经网络模型及其在图像识别中的应用

提出了采用低通过率波、去最小亮度和向量柱状图来提取人脸特征的方法,设计了模糊ART神经网络的结构、学习规则和识别算法,并采用模糊ART神经网络对向量柱状图生成的特征向量进行识别。仿真实验证明,通过调整神经网络的警戒参数值,不同的人具有不同的最大在线识别率,所有人平均的在线最大识别率可以达到89％。     

图片垃圾邮件过滤技术综述

从图片垃圾邮件的现状着手,通过对图片垃圾邮件的分析,将图片垃圾邮件与文本垃圾邮件之间的不同点进行了对比,并对图片垃圾邮件的特征进行了总结.与此同时,对图片垃圾邮件过滤中常用的一些过滤方法,例如OCR(最优字符识别)以及指纹技术进行了介绍,分析了其优缺点,并结合它们自身的缺点提出了一些建设性看法.最后对最新的反垃圾邮件研究成果作了简略描述,并对垃圾邮件的发展作出了展望.     

一种求解高维数据最佳鉴别向量的新算法

针对线性鉴别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)方法在高维人脸图像识别领域的应用,提出一种计算最佳鉴别向量的新算法,无需对高维图像数据进行降维预处理,直接计算最佳鉴别向量。算法得到的鉴别向量相互正交,与已有的算法得到的鉴别向量相比,具有更好鉴别性能。在ORL和VALID人脸数据库上的实验结果证明了本算法的有效性。     

基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析

提出两种基于矩阵分解的DLDA特征抽取算法。通过引入QR分解和谱分解(SF)两种矩阵分析方法,在DLDA鉴别准则下,对散布矩阵实现降维,从而得到描述人脸图像样本更有效和稳定的分类信息。该方法通过对两种矩阵分解过程的分析,证明在传统Fisher鉴别分析方法中,矩阵分解同样可以模拟PCA过程对样本进行降维,从而克服了小样本问题。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于P-ISOMAP特征脸谱的人脸识别

针对等距映射(Isometric Projection)算法计算量大且易受噪声影响的缺点,根据主成分分析(PCA)兼具降维和除噪的特性,提出一种基于ISOMAP算法的P-ISOMAP特征脸谱(PCA-ISOMAP)人脸识别技术。该算法首先通过主成分分析把人脸图映射到一个人脸图像子空间,然后在人脸图像子空间中进行等距映射降维。P-ISOMAP特征脸谱算法在保持人脸图像的全局几何特性和低维人脸流形的同时,提高了算法效率,能够有效抑制人脸图像中噪声。通过在人脸库中的实验表明,改进后的算法在识别率以及运行效率方面都优于等距映射算法。     

基于二维复判别分析的人脸识别研究

为了提高人脸正确识别率和效率,在行列方向的二维线性判别分析((2D)2LDA)基础之上,提出了一种二维复判别分析(2DCCDA)的人脸识别方法.该方法通过(2D)2LDA并行提取到的行和列特征矩阵,利用复二维鉴别式分析(C2DLDA)将行和列特征融合成复数特征矩阵,从复数特征矩阵中提取出最具分类能力的系数组成特征向量.相比较二维线性判别分析(2DLDA)和(2D)2LDA方法,2DCCDA需要更少的特征系数来表征一幅图像,并且正确识别率也相应提高.