基于支持向量AAM迭代学习的性别分类算法

为了提高性别检测的精度，提出了一种支持向量机（SVM）与主动外观模型（AAM）相结合的迭代学习算法.采用AAM对初始训练样本建模，在此基础上构造SVM分类器.在当前迭代过程所产生的支持向量中随机选择不同性别的样本，对其AAM参数线性插值而生成一系列伪样本，并从中选取被当前分类器误分类或正确分类但分类可信度低的样本参与下次迭代学习.实验结果表明，采用该算法所构造的伪样本是初始训练样本的有效补充，提出的伪样本选择方案优于传统的Bootstrap方法，迭代学习方法逐步提高了性别分类器的检测精度.     

基于主成分分析的图像哈希算法

提出了一种基于主成分分析的图像哈希算法.采用主成分分析对样本进行降维,取位于变换矩阵顶端最具有识别信息的少量特征向量构造投影矩阵,再对降维后样本进行局部保持映射,同时,对主成分分析投影矩阵进行随机旋转,形成多个小投影矩阵,采用矩阵拼接方法将小投影矩阵合并构造编码投影矩阵;最后,将训练样本投影到编码投影矩阵,得到降维样本,并对其进行哈希编码,得到最终的二进制编码.实验结果证明,同其他经典算法相比,该算法具有较好的稳定性,可降低内存消耗,并提高效率.     

基于PCA-FOA-SVR的股票价格预测研究

研究股票价格预测问题,针对影响股票价格因素多存在数据冗余,传统方法无法消除数据冗余,准确稳定预测股价非线性变化.为提高预测精度,在传统的支持向量机回归(Support vector regression,SVR)方法的基础上引入主成分分析(Principal component analysis,PCA)和果蝇算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA),提出了一种PCA-FOA-SVR的股票价格预测方法.首先利用PCA对影响股票价格的因素进行分析降维,消除冗余信息,然后用果蝇算法优化SVR的参数,利用优化后的SVR对非线性变化的股票价格建模预测.最后利用PCA-FOA-SVR模型对宁沪高速(600377)股票价格数据进行仿真实验.实验结果表明:与传统的BP和SVR相比,PCA-FOASVR模型在股票价格预测中进一步减小了预测误差,有更高的预测精度,是一种有效可行的股票价格预测方法.     

基于随机旋转局部保持哈希的图像检索技术

针对基于局部保持投影（locality preserving projection,LPP）的哈希用于图像检索造成图像表征力不强、检索效率低下的问题,融合LPP及主成分分析（principal component analysis,PCA）技术,提出一种随机旋转局部保持哈希的图像检索算法。首先对样本进行PCA降维,对PCA变换矩阵进行随机旋转形成PCA降维矩阵,将原始样本在降维矩阵上进行投影,得到PCA降维样本。为充分利用样本间的相似性结构,对PCA降维样本进行LPP映射,并引入随机矩阵对特征向量进行偏移构造最终编码投影矩阵。再将原始样本投影到编码投影矩阵,得到最终的降维样本;最后对其进行哈希编码,得到有效的二进制编码用于图像检索。算法充分考虑样本间的全局和局部相似性结构,体现了样本间所蕴含的局部和全局信息,把随机旋转应用于PCA降维矩阵,减少了编码之间的量化误差,提高了图像特征的识别能力。分别在3个人脸数据集上进行性能测试实验,并与相关方法进行比较,得到了较好的效果。实验结果表明该方法是有效的。     

基于PCA降维的SVM人脸快速检测方法

提出一种改进的快速人脸检测方法。人脸模式训练阶段,先将训练样本的人脸特征经PCA降维提取主要特征,然后训练SVM人脸模式函数,由于训练样本维数的降低,节约了训练时间。检测阶段,利用肤色在YCbCr空间的聚类性,在色度空间建立高斯肤色模型进行皮肤分割。对分割区域进行连通域体态分析后,用PCA方法将待检测样本降维处理,利用SVM检测识别人脸。实验结果表明,这种方法可以快速有效检测图像中的单幅或多幅人脸区域。     

改进的基于支持向量机的网络综合评价策略

针对现有移动网络性能综合评估方法中存在的问题，提出了在维度变换基础上的采用支持向量机的综合评价策略。首先对语义上相关的n个指标进行维度变换使之成为独立的n维，然后对变换后的数据用支持向量机建立回归模型。理论分析表明，这种方法既可克服反向传播(BP)神经网络方法在应用中存在的收敛于局部极小问题，也可避免主成分分析法引起的信息丢失问题。实验表明，用支持向量机的方法比用BP神经网络的方法过程更可控，预测误差更小，且样本评价值间的差异保持得更好。     

基于主成分和支持向量机的降维和模式分类

首先讨论主成分分析和支持向量机的基本思想和实现过程,由于主成分分析PCA方法具备降维的功能,而支持向量机SVM方法又具有高分类准确率的优点,尝试将两者结合起来进行模式分类,最终经过实验验证获得成功.采用UCI数据库中的wine数据库分别对PCA、SVM、主成分和支持向量机结合的模式分类这三种方法进行实验仿真和比较,并取...     

基于支持向量机和太赫兹光谱技术的农药分类

基于农药的太赫兹吸收光谱和支持向量机对4种农药进行了分类。利用太赫兹时域光谱系统对4种农药,即三氯杀螨砜、敌百虫、亚胺硫磷和六氯苯进行检测,获得样品的太赫兹时域信号,然后计算获得其在0.3~2.2THz范围内的吸收光谱。用主成分分析法对太赫兹吸收光谱进行分析,提取光谱特征,用支持向量机分别对太赫兹吸收光谱和光谱特征进行分类。实验结果表明,这两种方案均能有效地对农药进行分类,分类正确率为100%。     

基于电阻抗频谱的乳腺组织分类

针对乳腺癌早期辅助检测与诊断问题,提出一种改进的基于电阻抗频谱特性的乳腺组织分类算法。根据人体电阻抗特征数据特点,利用主成分分析法降低数据维数和去除噪声,然后采用支持向量机对数据进行分类。由此结合主成分分析和支持向量机,得到改进的分类算法。实验结果表明,改进的分类算法可以有效地对乳腺组织进行分类,准确率达80%以上,特别对乳腺癌和脂肪组织的分类准确率超高95%。     

Wavelet hierarchical model for aurora images classification

In order to improve the accuracy of aurora images classification, an algorithm based on the wavelet hierarchical model is proposed. In the proposed algorithm, the global and local wavelet features are extracted hierarchically first, then reduced in dimensions through the principal component analysis and used to classify the arc and three corona aurora images by the use of the support vector machine. By comparing the classification accuracy and time consumption, the optimal parameters in the wavelet hierarchical model are experimentally obtained and the validity of principal component analysis in feature optimization is verified. Experimental results show that the proposed algorithm improves the classification accuracy to a great degree with an acceptable time consumption compared with classical algorithms. Classification results between each two types of aurora images also provide some potential ways to improve the accuracy.     

WorldView-2遥感影像融合方法研究

随着遥感技术的发展,遥感影像的处理变得越来越重要,其中遥感影像的融合是遥感图像处理的重中之重.近年来,提出许多遥感影像融合的方法,以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源,采用Gram-Schmidt、HSV、Brovey、PCA融合算法,以ENVI4.8为处理平台进行影像融合,并利用定量评价指标进行定量化评价.试验结果表明,Gram-Schmidt融合方法对高分辨率影像融合效果最为理想.     

基于DCT-LMS算法的自适应均衡系统的仿真研究

首先简述了逆系统原理,然后描述了用MATLAB软件仿真实验得出DCT-LMS自适应均衡滤波器的收敛性和稳态性与滤波器长度和信道失真参数之间的定量关系,为此构建了有实际意义的系统仿真模型、做出了仿真实验结果并分析了仿真实验结果的意义,最后对DCT-LMS算法性能与传统LMS算法的性能进行了分析比较.     

基于局部指向性的反向合成图像对齐算法

传统的反向合成图像对齐算法比较的是模板图像与输入图像之间的象素值。该方法容易受到图像中光照变化的影响,从而导致收敛性变差甚至发散。根据局部指向性对光照变化不敏感的特性,提出了一种新的反向合成图像对齐算法——反向合成梯度算法。介绍了局部指向性的定义及表达式,对反向合成梯度算法进行了详细的推导,总结了该算法的计算步骤。通过实验,验证了反向合成梯度算法能够有效克服图像中光照变化的影响。     

用户行为逆向分析技术研究

通过收集并分析用户在计算机上的各种遗留信息,根据Windows操作系统提供的用户对各种文件的操作行为,设计了一种逆向综合分析算法,可分析出一定时间内用户对计算机的各种行为和操作,从而为发现各种非法和异常行为并加固操作系统提供可靠的支撑信息.     

基于正交图像生成人脸模型的合成分析方法

针对采用现有基于图像的人脸建模方法生成的三维人脸模型存在的人工性缺陷问题,提出了一种基于合成分析方法的个性化三维人脸建模方法.利用合成方法由两幅正交人脸图像生成一个初始三维人脸模型,比较基于颜色直方图方法合成的人脸图像纹理与输入图像纹理的差异,根据纹理差异来指导对人脸网格的局部自适应细分,不断调整合成的三维人脸模型,从而更好地保持了人脸的精细细节特征.实验结果表明,使用该细分反馈算法,可以减少模型的人工性缺陷,在整体上提高了合成人脸模型纹理的真实感.     

基于贝叶斯分类的邮件过滤系统研究与实现

电子邮件的普及给人们的生活带来极大的方便,但目前垃圾邮件的泛滥严重影响了用户的正常使用。贝叶斯算法因简单在英文邮件过滤中取得了良好的过滤效果,分析了贝叶斯算法的原理及其在垃圾邮件过滤中的应用,给出垃圾邮件过滤的整个过滤流程,设计并实现了一种语言无关的垃圾邮件过滤系统。     

人脸序列图像的特征自动提取方法研究

提出了一种从粗糙到精细估计脸部特征点和表情区域的方法,利用帧间的运动信息把分析的对象分割出来;在得到的整个运动对象后,分割出头部;对头部边沿图像作进一步分析,得到脸部区域;再在脸部区域定位下巴、嘴角、鼻孔和眼睛中心的位置及嘴巴和眼睛的表情区域,这种逐级定位的方法,以前级结果作为知识,从而降低了计算量;同时,也提高了参数估计的可靠性,采用综合帧内和帧间分析结果,进一步提高了系统的鲁棒性。     

基于改进的kNN算法的中文网页自动分类方法研究

概述了中文网页分类的一般过程,重点论述了在分类过程中特征词提取、训练库建立和文本分类算法等关键问题,针对向量空间模型的文本特征表示方法中特征词数量的多少与分类算法的效率有着密切关系的特点,提出了基于词性的特征词提取方法,并且在文本相似度计算时,融入传统的特征向量的比较方法来对kNN算法进行改进,提出了基于特征词减少的改进kNN算法,提高了分类算法的效率和性能.