学习原型超平面融合SILD的户外人脸识别

非限制环境下光照、姿势、表情等变化已成为户外人脸识别的主要瓶颈所在。针对这一问题,提出了一种学习原型超平面融合线性判别边信息的算法进行人脸识别。利用支持向量机将弱标记数据集中的每个样本表示成一个原型超平面中层特征;使用学习组合系数从未标记的通用数据集中选择支持向量稀疏集;借助于Fisher线性判别准则最大化未标记数据集的判别能力,并使用迭代优化算法求解目标函数;利用线性判别边信息进行特征提取、余弦相似性度量以完成最终的人脸识别。在Extended YaleB和户外标记人脸（LFW）和通用人脸数据集上进行实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别算法,所提算法取得更好的识别性能。     

基于极坐标的树木叶片特征提取方法

提出了一种在极坐标下进行特征提取的方法,并将其应用于树木叶片图像识别中。该方法首先将目标图像二值化并映射到极坐标下,提取具有旋转、缩放、平移不变性的曲线面积比率、跨度比、饱和度和高度变化率等特征。然后通过最小欧式距离对叶片进行计算、识别。该方法克服了直角坐标系下特征提取方法计算量大,花费的时间长的缺陷。基于该方法的叶片特征提取算法的时间复杂度为[O(n)]。对于叶型有区分,且需要快速进行树叶识别的树叶数据集有很好的效果。该方法在常见的13种树木叶片中进行测试,平均正确识别率达到90%以上。     

特征维数和分类器参数统一优化选择的掌纹识别

为了进一步提高掌纹识别系统性能,充分利用主成分分析特征维数和支持向量机参数之间的联系,提出了一种特征维数和分类器参数统一选择的掌纹识别模型（Features-Classifier）。对掌纹图像进行预处理,将主成分分析图像特征维数和支持向量机参数作为一个粒子,在统一的目标函数下通过粒子之间的信息交流和相互协作,找到最优掌纹特征和分类器参数,根据最优掌纹特征和分类器参数建立掌纹图像识别模型,并采用Po1yU掌纹数据库对模型性能进行仿真实验。结果表明,Features-Classifier的掌纹平均识别率达到94%以上,识别结果明显优于独立、分开选择特征维数和分类器参数的掌纹识别模型。     

基于超像素空间金字塔模型的场景识别研究

针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题,提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法：先对图像做不同分辨率的超像素分割,在得到的每个图像子区域中提取PACT特征,然后利用K-means聚类构建出图像集的视觉词典。在进行场景识别时,将每幅图像所有分割子区域的PACT特征连接成一个特征向量,并加入bag of words特征进行分类,最终的场景分类结果在支持向量机LIBSVM上获得。实验结果表明该算法能够有效提高识别率。     

改进的BOMP算法在人脸识别中的应用

采用组稀疏表示分类方法时,同类样本同时参与对测试样本的表示,忽略了类内样本间的相关性。提出了一种改进方法,该方法在块正交匹配追踪算法基础上,将样本间的相干系数作为参数,设置适当的阈值,对每次选取的样本进行判别,剔除与测试样本相关性较差的样本,优化算法的重建性能。在Yale B和ORL的数据库上的实验表明,与原有方法相比,改进后的方法得到的识别率较高,实验结果证明了该方法的有效性。     

复杂环境中多信息融合的手势识别

针对复杂环境中的手势识别问题,提出了一种融合深度信息和红外信息的手势识别方法。首先利用Kinect摄像头的深度信息进行动态实时手势分割,然后融合红外图像复原手势区域。解决了实时手势分割和利用手势的空间分布特征进行手势识别时由于分割的手势区域有缺损或有人脸干扰时识别率低的问题。经实验验证,提出的方法不仅不受环境光线的影响,而且可以识别区分度较小的手势,对旋转、缩放、平移的手势识别也具有鲁棒性。对于区分度较大的手势,识别率高达100%。     

基于线性动态模型的雷达高分辨距离像小样本目标识别方法

为了解决雷达高分辨距离像识别系统对训练样本需求量过大的问题,该文提出一种基于线性动态模型的小样本目标识别方法。首先分析了距离像频谱的统计特性,然后从其广义平稳性出发,使用线性动态模型对距离像频谱幅度建模,并用期望最大化算法估计模型参数。实测数据的实验结果表明:即使在很少的训练样本条件下,该方法仍能获得较高的正确识别率和良好的拒判性能。     

基于麦克风阵列的汽车笛语识别及笛声定位方法

首先采用能频积的声音检测算法检测笛声,并根据笛声信号能量和频谱特性,设计识别算法区分笛声与非笛声信号．并使用表格搜索方法辨识笛语语义,实现智能车间笛语交互．最后,结合接收信号的到达时延差和麦克风阵列的几何结构估计出鸣笛汽车的方位．实验表明,该系统的笛语识别准确度能达到90％,角度估计误差不大于3°,较好地完成了笛声源的实时定位．     

基于分离混合注意力机制的人脸表情识别

近年来,人脸表情识别研究因机器学习的引入取得了显著的进步,但由于光照变化、人脸姿态等原因使得人脸表情识别准确率一直不高。提出了一种基于混合注意力机制网络的方法,把通道注意力和空间注意力机制分离,增强网络的通道特征和跨通道相关性学习能力。在注意力机制后增加软阈值机制以抑制噪声,在网络损失函数中迭加类中心损失减小类内差异,通过预处理提高网络的泛化能力。实验结果表明,该方法在人脸数据集CK+和fer2013上准确率比主流方法更高,所用参数更少,收敛性更好。     

塔河油田缝洞型储集层油水层测井识别技术

塔河油田奥陶系储集层非均质性非常严重,裂缝、孔洞发育,油、水关系复杂,没有统一的油水界面。依据测井评价与试油资料,在统计了大量油、水层段测井参数的基础上,建立了电阻率—孔隙度交会图、自然伽马—电阻率交会图,并用纵横波比值法、正态分布法、综合流体性质判别技术等识别方法,进而建立了定量计算油、水层的识别指标。在塔河油田进行应用,识别油、水层的符合程度达到了75％以上,为塔河油田奥陶系油、水层识别、完井方案的制定,储量参数的确定提供了依据。