基于SVM的中文微博观点句识别算法

针对中文微博中的海量文本,提出了利用领域观点词词典和支持向量机的方法对中文微博中的观点句进行识别.构建领域观点词词典,统计了表示中文微博观点句的5个特征,选取特征1,2,3,4进行观点句识别,并将基于支持向量机的3种不同特征组合识别算法与基于领域观点词词典的识别算法进行对比.算法对比结果表明,基于支持向量机的算法对微博观点句的识别效果较好,准确率68.75％,召回率48.71％,F值57.02％.     

基于组合矩特征和PTSVM的交通标志识别

针对交通标志识别算法识别精度低、计算复杂度高等问题,提出一种采用组合矩特征分类交通标志的方法。首先对图像进行预处理,并基于颜色特征分割,再采用形态学的方法处理粗分割图像,从而提取目标区域。然后分别提取标志图像的Legendre矩及小波矩特征,利用串行特征融合技术获取组合优化特征,将特征值输入渐进直推式支持向量机,并采用模拟退火算法对其进行参数优化,最后使用优化后的识别算法实现目标图像的识别。仿真结果表明,与现有的其他交通标志识别算法相比,采用组合矩与优化后渐进直推式支持向量机的识别方法有更好的识别效果。     

基于特征脸和支持向量机的人脸识别技术研究

在人脸检测的基础上,针对人脸识别问题,将特征脸理论和支持向量机相结合,把待识别样本投影到由特征脸张成的特征空间,从而提取出有效的可供识别特征,再将提取的特征送入支持向量机训练、分类,最终实现识别算法.该算法充分利用了主分量分析法在特征提取方面的有效性以及支持向量机在处理小样本问题和泛化能力强等方面的优势,使得算法具有较高的识别率.最后在设计的软件平台上进行了仿真,仿真结果表明,该系统可以运用在小型人脸识别的场合.     

SVM及其在尿有形成分识别中的应用

对尿液显微图像中一些有形成分进行有效分类识别,具有重大临床意义.通过支持向量机(SVM)这种在训练样本数很少的情况下,能达到很好分类推广能力的学习算法,运用统计学习理论和支持向量机相关概念,将支持向量机引入尿显微图像有形成分识别中,采用数字图像处理技术对尿液有形成分显微图像进行目标特征提取.使用SVM分类的实验结果表明,在样本数不多情况下可获得很好分类效果.     

基于支持向量机和遗传算法的水下目标特征选择算法

基于统计学习理论和遗传算法理论，提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验，证明了该算法的有效性和鲁棒性，它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高，样本采样困难，数目偏少的实际情况下的分类识别问题。     

最小二乘支持向量机分类问题的算法实现

介绍了支持向量机理论、常用的支持向量机内积核函数以及最小二乘支持向量机算法.采用最小二乘法实现了支持向量机分类算法.数字仿真结果表明,该算法的识别正确率可达100%.     

基于特征选择和支持向量机的数字调制识别方法

针对基于决策树的数字调制识别方法在低信噪比和小样本情况下的不足,提出了一种改进的基于特征选择和支持向量机的数字调制识别算法。首先选择信号训练样本的循环谱截面作为备选特征集合,然后利用基于支持向量机的特征选择方法保留有效特征参数并训练分类器,最后将待识别信号选择后的特征输入支持向量机分类器,完成对ASK、MSK、PSK、QAM等4类信号的识别。仿真表明,本文算法在低信噪比和小样本情况下的识别性能优于基于决策树的调制识别方法。     

基于时空局部特征融合的人体行为识别

为了实现对公共区域等特定场所下的人体正常行走、跑动、挥拳、双手挥舞等人体行为的识别,提出了一种基于时空局部特征融合的人体行为识别方法.首先,对各种目标行为建立样本库,将不同类别的目标行为样本作为先验知识,以此训练支持向量机;然后通过高斯混合模型来检测运动前景,接着提取运动目标的区域特征和运动特征,通过K-L离散变换对两者进行特征融合;最后结合支持向量机具有全局最优性和较好泛化能力的特点,进行小样本的多目标行为分类识别,并和BP神经网络的识别效果进行比较.实验结果表明,SVM的识别率优于BP神经网络,其平均识别率可达96%.     

支持向量机的红外目标自动检测与识别

针对红外图像提出一种基于支持向量机的目标检测和识别算法，首先运用数学形态学方法对背景进行滤波，突出候选目标；选取适当的阈值和边缘检测算子对候选目标进行图像二值分割和边缘提取；最后以候选目标的边界不变矩作为特征，用支持向量机方法进行目标的识别，确定目标的位置．实验表明，该方法能够有效地实现对红外目标的检测和识别，并具有较高的抗噪声和抗复杂背景的能力。     

电气符号识别的HOG方法

目的 为解决电气符号的大小、图纸背景的模糊、电气符号的旋转角度等各种干扰因素对计算机识别电气图纸造成的误差问题.方法 笔者提出了一种基于HOG的电气符号识别方法.建立电气符号训练集,提取电气符号图像的HOG特征,计算出梯度方向向量个数加权图;使用这些HOG特征和分类信息对支持向量机进行训练;利用支持向量机进行识别.结果 HOG算法对电气符号的识别率达到92.5％,与SIFT算法比较,识别效果更为准确.结论 所提出的HOG算法克服了外界干扰因素对电气符号识别的影响,提高了识别的准确率,具有良好的检测效果,为将HOG算法应用到其他领域奠定理论基础.     

基于工程语义的基元关系及基元识别研究

基于工程语义的基元识别包括显式基元体识别、隐式基元体识别。显式基元体识别通过完全匹配和缺省匹配予以实现;隐式基元体识别通过基元关系引导和隐式语义引导予以实现。该识别方法对实现图样的计算机理解与识别具有重要的实际意义。     

基于LGRP和多特征融合的人脸表情识别

针对复杂的Gabor滤波器直接抽取人脸特征数据存在一些冗余信息以及提取的表情特征较为单一的缺点,提出了基于LGRP和多特征融合人脸表情的识别方法。首先,提取人脸表情图像的Gabor多方向和多尺度特征,进一步编码得到局部Gabor排序模式(LGRP),以增强鲁棒性以及区分能力;其次,引入Haar小波和Otsu阈值分割法分别提取表情特征,通过级联融合3种不同的特征,可以全面地表达图像的局部特征和全局特征;最后,采用支持向量机(SVM)对人脸表情进行多分类。在CK+表情库上进行仿真实验,平均识别率达到94. 36%。与其他方法的比较结果表明,该方法取得了很好的识别率和鲁棒性。     

应用扫描电镜分析研究铜导线短路熔珠形态特征

通过模拟实验制备铜导线短路熔珠样品,应用S-3400N扫描电镜观察其外观形态、微观形貌及显微组织.科学地分析了不同条件下形成的铜导线短路熔珠所具有的痕迹特征,并以此研究铜熔珠熔化性质、形成特点及机理.     

基于Radon变换的特征提取在步态识别中的应用

步态识别主要通过人体走路的姿势来识别人的身份．从经过背景减除后的人体运动图像序列中,根据面积变化确定运动周期,提取人体宽度信息,对下肢进行Radon变换,经处理后提取运动角度信息．对所得到的信息主分量分析变换后进行动态时间规整,采用最近邻分类器分类．该方法可以有效地降低人体运动时身体自遮挡及影子带来的影响．在小数据库上取得了很高的识别率．实验结果表明该方法有效．     

Reconstructing NURBS Surface with Features

1 Introduction Reverse engineering (RE) is ani mportant method in constructing a CAD model froman existing physicalpart during part or product design. Whenthe digitized points are available ,the CAD model could be constructedby NURBS curves or surfaces fitting, whichis a commonly available and widely used method.Many efforts have been made in constructing CAD models by fitting NURBS curves and surfaces topoints[1 ,2]. As constructing NURBS surface is usually not a stand-alone projec…     

一种基于线性八叉树结构的自适应步进立方体算法

在步进立方体（MC）算法的基础上提出了一种基于线性八叉树结构的自适应步进立方体算法LOT－AMC,用于提取数据场中的等值面。该算法利用自适应思想能够大量减少三角面的生成,算法速度也有所提高。同时,本算法利用线性八叉树结构对数据场进行分解和组合,解决了先前AMC算法中的特征遗失问题。     

基于ACNN和Bi-LSTM的微表情识别

针对微表情动作幅度小、强度低等缺点,提出了一种基于带有注意力机制的卷积神经网络(ACNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合的神经网络结构。实验采用CASME II数据集,为了减少出现过拟合的风险,首先将预处理后的特征向量经过预训练的VGG16网络提取出基本特征,接着对输出特征进行裁剪,得到带有局部特征的24个微表情识别块和带有整个图片特征的全局特征向量;然后将24个识别块分别经过局部识别块注意力卷积神经网络(BR-ACNN)提取出带有注意力信息的局部特征,将全局特征向量经过全局注意力卷积神经网络(GR-ACNN)提取出带有注意力信息的全局特征;最后,将提取的局部和全局特征,经过Bi-LSTM提取出微表情序列之间的相关性信息。实验结果显示,5折交叉验证平均准确率为0.69,UF₁为0.638 2,UAR为0.675 0。CASME II数据集上结果显示,所提算法模型相对OFFApexNet模型,其UF₁提高了0.028 1,UAR提高了0.096 9;相对ATNet模型,其UF₁提高了0.007 2,UAR提高...     

隐喻性术语的认知特征及翻译

起重装卸机械术语中大量的英语词汇是通过隐喻的方式由日常普通词汇转化而来,根据始源域的认知特征,这些隐喻性词汇主要来自人体器官、人的生物或社会属性、生产工具或生活用品、动植物等四个范畴。这些隐喻性英语词汇在汉译的过程中主要有三种处理方式:完全保留隐喻特征;部分保留隐喻特征;完全舍弃隐喻特征。     

基于特征融合和粒子群优化算法的运动想象脑电信号识别方法

由于运动想象脑电信号的信噪比较低,特征提取和特征选择比较困难,无法获得较高的分类准确率.针对上述问题,该文提取了时域、频域和空间域3个观察面的特征,并采用粒子群优化算法结合随机森林分类器来进行特征筛选.具体过程为,首先根据R2图来对信号进行带通滤波;其次,使用小波软阈值和得分共空间模式算法进行去噪和通道筛选;然后,通过...     

基于改进朴素贝叶斯的Android恶意应用检测技术

在对未知应用静态分析的基础上,提取AndroidManifest.xml中申请的权限为特征,采用信息增益算法优化选择分类特征,再采用拉普拉斯校准、乘数取自然对数改进的朴素贝叶斯算法创建恶意应用分类器.通过十折交叉试验验证改进的朴素贝叶斯分类器的准度和精度较高,且通过信息增益优化选择的分类特征在保障准确率的情况下能有效提高检测效率.与k最近邻和k-Means分类器相比,改进的朴素贝叶斯分类器具有较好的分类效果.