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研究水下目标识别问题.由于环境因素的影响,采集到的水下目标回波信号中含有大量噪声且信号频率范围大,传统方法不能有效提取信号特征导致水下目标识别率低.为了提高水下目标识别的准确率,提出一种基于小波分析和BP神经网络组合的水下目标识别方法(W-BPNN).采用小波对水下目标回波信号进行去噪处理,滤除噪声信号.通过小波包对信号的特征进行提取,提取出最能反映目标本质性质的特征向量,对提取的特征向量作为BP神经网络的输入进行识别.为了验证W-BPNN算法有效性,在Matlab平台上对3类水下目标进行了仿真.结果表明,相对于传统识别算法,W-BPNN获得了更高的识别准确率,证明是有效的水下目标识别方法. 相似文献
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基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
结合小波变换时频局部化特性和神经网络的优势,提出了一种基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法.首先对血细胞信号进行小波分解,然后利用小波分解系数重构信号的能量,结合时域特征参数构造特征向量作为神经网络的输入,最后建立神经网络模型进行训练.通过实验分析了不同条件下的信号识别情况,并与传统的识别算法作了比较,结果表明算法具有较强的血细胞识别能力,与传统的识别算法相比,识别准确度更高. 相似文献
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基于小波系数聚类的特征提取分类方法 总被引:5,自引:1,他引:4
神经网络是一种普遍采用的模式分类方法,当对样本的抽样数目较大时,神经网络结构复杂,训练时间激增,分类性能下降,针对这一问题,提出一种基于快速小波变换特征提取的分类方法。着先对婆婆以系数矩阵的每行进行聚类,表达重要频率范围内小波系数矩阵的行有较多的聚类数,从而大大减少了神经网络的输入数,而同时保留了有用的信息。特征提取后,采用小波系数的能量值特征量,应用径向基函数网络识别肺发出的各种不同的声音,实验证明:该方法有较高的识别率。 相似文献
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基于小波包与PCA方法对水下目标识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
水下目标信号的分类识别一直是信号处理工程领域的研究难点.针对水下信号发声机理十分复杂与成分多样,导致表征其特征的数据量较大且维数较高,目标识别率低.要解决上述问题,需要很大的计算成本,并影响识别特性量的效率,提出了一种采用小波包与主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的特征提取方法.通过小波包分解与重构得到水下目标辐射噪声的初始特征;用PCA方法实现对高维特征向量的优化处理.采用BP神经网络作为分类器对三类目标进行识别仿真.结果表明,减少计算量的同时,水下目标信号得到了较好的优化提取. 相似文献
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用于身份鉴别的掌纹识别为信息安全提供了一种新的方案。提出一种变换域和统计域相结合的掌纹识别方法。对掌纹感兴趣区域(ROI)进行中值滤波再多级小波分解,对所有的高频子图像进行分块,求取每一子块高频系数的均值和方差,它们的组合构成该图像的特征向量,利用简单的最近邻分类器进行分类。运用UST掌纹图像库,对该算法进行了测试。从识别率为95.5%的实验结果看,该方法优于目前在掌纹识别上使用较多的子空间法。 相似文献
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为了提高利用高压水射流靶物反射声信号识别靶物材质的效率,针对地雷探测过程常见的地雷、石块、砖块和木块4种靶物,采用不同的特征提取方法来识别靶物材质。在分析Mel频率倒谱系数及小波包变换倒谱系数基本原理的基础上,结合靶物反射声信号的特点,提出了一种基于Mel频率倒谱和小波包变换倒谱特征融合的特征提取方法:利用小波包变换将原始靶物反射声信号划分为若干子频段,选取其中一个子频段作为低频和高频的划分层;低频部分提取Mel频率倒谱系数作为特征值,高频部分则提取小波包变换倒谱系数作为特征值,将2组特征值线性合并为一组新的特征向量,用于靶物材质的识别。采用最小二乘支持向量机建立多分类模型,验证基于单一特征和基于特征融合的特征提取方法的识别率。实验结果表明,在取得低频与高频的最佳划分层时,基于特征融合的特征提取方法的平均识别率达到82.812 5%,较单一的利用Mel频率倒谱系数或小波包变换倒谱系数作为特征向量时的平均识别率分别提高了10.312 5%和7.812 5%。 相似文献
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对军事目标进行分类是整个SAR ATR过程中最困难的任务。为了进一步提高MSTAR SAR目标的识别效果,在分析了MSTAR SAR图像特点的基础上,提出了一种利用离散小波分解提取目标特征的方法。由于小波分解后的低通近似系数虽然是一种较低分辨率的SAR图像,但是它仍然包含了SAR目标回波的能量,而高通细节系数则包含了目标的细节成份和噪声,因此,可将小波分解后的低通近似系数作为特征,并利用由决策导向循环图扩展的支持向量机来对多类目标进行分类。实验结果表明,即使将3级小波分解后的低通近似系数作为特征,支持向量机的分类精度仍然很高,而且由于特征的数据量较少,因此可使得识别效率得到提高。 相似文献
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Bala E Cetin AE 《IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence》2004,26(8):1095-1099
An affine invariant function for object recognition is constructed from wavelet coefficients of the object boundary. In previous works, undecimated dyadic wavelet transform was used to construct affine invariant functions. In this paper, an algorithm based on decimated wavelet transform is developed to compute an affine invariant function. As a result computational complexity is reduced without decreasing recognition performance. Experimental results are presented. 相似文献
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Manuele Bicego Umberto Castellani Vittorio Murino 《Pattern recognition letters》2005,26(16):2588-2599
In this paper, a new appearance-based 3D object classification method is proposed based on the Hidden Markov Model (HMM) approach. Hidden Markov Models are a widely used methodology for sequential data modelling, of growing importance in the last years. In the proposed approach, each view is subdivided in regular, partially overlapped sub-images, and wavelet coefficients are computed for each window. These coefficients are then arranged in a sequential fashion to compose a sequence vector, which is used to train a HMM, paying particular attention to the model selection issue and to the training procedure initialization. A thorough experimental evaluation on a standard database has shown promising results, also in presence of image distortions and occlusions, the latter representing one of the most severe problems of the recognition methods. This analysis suggests that the proposed approach represents an interesting alternative to classic appearance-based methods to 3D object classification. 相似文献
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提出基于小波轮廓描述符和支持向量机的视频对象识别方法,主要根据形状的不同来区分不同的视频运动对象。该方法的识别效率高,可以准确区分人、动物、车辆等不同对象,还可以区分人的站立、卧倒、坐下等不同的姿态,识别性能比较稳定,识别速度快,能够满足实时视频处理的需要,具有良好的理论价值和应用前景。 相似文献
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提出了一种基于小波变换和图像主元分析(IMPCA)相结合的人脸识别方法。小波变换具有保留主要信息,去除噪声的作用,对人脸图像进行小波变换,对变换后的近似图像采用IMPCA方法进行识别。IMPCA是一种快速有效的直接通过图像抽取特征的方法,从图像重构的角度分析了实现IMPCA的两种模式,两种模式分别增强了图像的行特征和列特征,将它们的识别结果进行决策融合可以获得更好的识别效果。基于ORL人脸数据库的实验表明,所提出的方法在识别率上优于单独的IMPCA方法。 相似文献
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基于平移不变预处理的小波变换的虹膜识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
普通的离散小波变换具有平移敏感性,无法稳定地表示小波域下的虹膜特征.为了减弱虹膜图像的旋转变化对小波分解系数的影响,提出一种基于虹膜的方向能量分布序列的平移不变预处理方法,以校正虹膜纹理图像角度旋转变化.通过对小波变换系数进行阈值化处理,以双位二进制形式编码虹膜特征.在验证模式下,采用加权Hamming距对未知虹膜进行多模板匹配得出识别结果.基于虹膜图像库进行比对实验,结果表明,增强了小波变换编码虹膜特征的可用性,能够有效地进行虹膜识别. 相似文献