基于支持向量机的图像飞机目标自动识别算法研究

为了能够快速、准确地识别飞机目标,文章给出了一种基于支持向量机的飞机目标自动识别方法;采用Touzi边缘提取,得到目标形状参数的几何特征,Hu不变矩等16个特征矢量作为SVM的训练样本,通过SVM训练得到飞机目标识别模型,从而完成飞机目标的自动识别;试验结果显示.该算法对不同尺度和模糊程度的飞机目标的识别度可达99%;该算法减少了样本训练时间,在提高识别准确率的同时降低了算法的复杂度,具有识别度高、识别速度快的特点,可用于飞机目标的快速识别。     

基于SVM的车型检测和识别算法

根据模式识别理论和支持向量机(SVM)网络技术,对运动车辆的检测和模式识别、分类进行了研究,提出了基于双帧差“或”运算检测法和基于SVM网络的车型识别和分类算法。实验结果表明,所设计的检测方法和SVM模式识别方法能够快速有效地识别车辆类型并正确地进行分类。     

基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别

稀疏贝叶斯方法在处理分类问题上具有良好的推广性，并且使用较少的核函数，介绍了一个实时的车型识别系统．它以每点色彩信息的高斯混合模型来实现对视频图像的背景估计，从而实现对汽车的检测；利用稀疏贝叶斯分类器对检测到的汽车进行车型分类，实验结果表明稀疏贝叶斯分类器不仅具有支持向量机的性能，而且比SVM使用更少的核函数．实验取得了较好的分类效果．     

一种改进的小波特征提取算法及其应用

特征提取是模式识别中的一个关键问题.为解决现有的基于灰度空间和梯度方向的小波特征用于目标物分类检测时对光照及背景噪声敏感的问题,提出一种改进的小波特征提取算法,即对感兴趣区域(Region of Interest,ROI)基于HSV颜色模型的V通道分量进行小波金字塔式分解,然后取塔式分解得到的小波系数幅值,对其进行归一代处理,最后进行阈值化处理.将改进的算法应用于基于单目视觉的静态图像后方车辆检测系统中,实验结果表明其能显著提高车辆识别效果,增强系统的鲁棒型.     

基于SIFT和HOG特征融合的视频车辆检测算法

为了能够提升视频技术下车辆检测的正确率,论文提出结合使用HOG特征与SIFT特征作为车辆检测的特征提取算法,再通过支持向量机(SVM)将样本数据划分为训练集与验证集,使用不同核函数进行训练和验证,确定最优核函数为高斯核函数.最后将训练的模型使用到视频文件进行车辆的预测.最终,实验数据表明,该方法提升了传统的HOG+SV...     

一种基于低对比度图像的车辆检测算法

提出一种基于低对比度图像的车辆检测算法。对图像分割算法得到的感兴趣区域(ROI)进行预处理,利用Haar小波特征提取算法提取ROI的图像边缘及纹理特征,利用支持向量机对ROI进行车辆检测。实验结果表明,该方法对车辆检测率达到90.6%,误报率为3.8%。通过再学习还可以进一步提高算法的识别性能。     

基于蚁群算法和特征融合的空间目标分类

针对支持向量机核参数和误差惩罚因子较难选择以及采用单一特征分类效果较差的问题,提出了一种基于蚁群算法与特征融合的空间目标分类算法,克服了以往反复试验以确定其参数的缺点,优化了特征。该方法分类正确率达90%左右,与采用单一特征分类的结果相比,效果较好。验证了方法的有效性。     

基于粗糙集与改进LSSVM的入侵检测算法研究

提出了基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法。算法利用粗糙集理论的可辨识矩阵对样本属性进行约简,减少样本维数;利用稀疏化算法对最小二乘支持向量机进行改进,使其既具备稀疏化特性又具备快速检测的特点,提高了数据样本分类的准确性。结合算法不仅充分发挥粗糙集对数据有效约简和支持向量机准确分类的优点,同时克服了粗糙集在噪声环境中泛化性较差,支持向量机识别有效数据和冗余数据的局限性。通过实验证明,基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法的检测精度高,误报率和漏报率较低,检测时间短,验证了算法的实效性。     

基于PCA-LDA-SVM的多普勒雷达车型识别算法

车辆检测和车型识别是智能交通系统(Intelligent transportation system,ITS)中的一个重要方面,而目标识别是低分辨率雷达领域的一个难点.该文提出一种用多普勒雷达进行车型识别的方法,把车辆建模成包含多个散射中心的目标体,散射中心与雷达的距离与频谱能量有关,因此同一目标的频谱变化反映了该目标长高等轮廓特征.然后将有效的频谱特征结合主成分分析(Principal component and analysis,PCA)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)进行降维,再利用支持向量机(Support vector machine,SVM)等分类器实现分型.文章对不同识别算法交叉验证的实验结果进行比较,表明基于PCA-LDA-SVM的车型识别算法效果理想,有广泛的应用前景.     

基于支持向量机集成的水下目标自动识别系统

针对水下目标信号复杂、样本获取难度大、样本数目偏少的问题,提出了多类支持向量机集成算法,并且以此算法为核心构建了水下目标自动识别系统.通过对4类实测水下目标的识别实验,证明了所提出的水下目标自动识别系统可以用于水下目标识别,并且具有很好的推广能力.     

基于局部特征融合的细粒度车辆识别

为有效提高基于局部检测的细粒度图像分类方法的工作效率,提出一个自适应通道分配模块,能主动分组表达相同语义信息的特征通道.此过程的学习由设计的判别性和多样性损失函数监督完成,利用多尺度深度可分离卷积,从已提取的全局图像特征中检测有助于分类的多样化局部信息.通过训练的网络具有强大的特征分配能力,在全局对象定位的基础上进一步...     

基于改进HOG特征的建筑物识别方法

随着机器学习方法的广泛应用,建筑物识别技术得到了快速的发展,识别的准确性一直是人们关注的重点。梯度方向直方图（HOG）特征提取方法中的梯度求解方式不能有效提取建筑物的边界特征,直接影响了识别的准确性,提出基于方向可控滤波器的HOG算法,利用支持向量机学习方法实现建筑物的识别。实验结果表明,该方法在平均准确率、TP、FP、召回率、精确率和F1值等指标上优于基于方向可控滤波器的建筑物识别方法,证明了该方法可以有效识别建筑物。     

Automatic gender recognition based on pixel-pattern-based texture feature

A pixel-pattern-based texture feature (PPBTF) is proposed for real-time gender recognition. A gray-scale image is transformed into a pattern map where edges and lines are to be used for characterizing the texture information. On the basis of the pattern map, a feature vector is comprised the numbers of the pixels belonging to each pattern. We use the image basis functions obtained by principal component analysis (PCA) as the templates for pattern matching. The characteristics of the feature are comprehensively analyzed through an application to gender recognition. Adaboost is used to select the most discriminative feature subset, and support vector machine (SVMs) is adopted for classification. Performed on frontal images from FERET database, the comparisons with Gabor show that PPBTF is a significant facial representation, quite effective and speedier in computation.     

基于改进的等距离映射算法的人脸识别

针对等距离映射(Isomap)算法在处理扰动图像时拓扑结构不稳定的缺点,提出了一种改进算法。改进算法将图像欧氏距离(IMED)嵌入到等距离映射算法之中。首先引入坐标度量系数计算图像的坐标度量矩阵,通过线性变换将原始图像从欧氏距离(ED)空间转换到图像欧氏距离空间;然后计算变换空间中样本的欧氏距离矩阵,并在此基础上构建样本邻域图,得到近似测地距离矩阵;最后采用多维标度(MDS)分析算法构造样本的低维表示。对ORL和Yale人脸数据库降维并结合最近邻分类器进行实验,基于改进算法的识别率平均分别提高了5.57%和3.95%,表明与原算法相比,改进算法在人脸识别中对图像扰动具有较好的鲁棒性。     

航天运载器端面特征的新型图像特征识别方法

基于航天运载器端面的固有特征,结合现有航天图像测量系统的硬件平台,提出一种端面图像特征提取与识别方法,获取视场内关键目标端面特征信息,对后续图像物理量参数优化解算起到指导性作用.以运载器端面椭圆特征为基础,利用Canny算子检测出图像中端面椭圆边缘特征,将特征边缘拆分为若干弧段,通过弧段拟合、弧段合并、椭圆提取等方法,实现端面特征的准确提取.仿真试验结果表明:该图像特征识别方法实时性好、精度高,可显著提高运载器图像测量能力.     

基于改进特征袋模型的奶牛识别算法

针对特征袋（BOF）模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图（HOG）特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字塔匹配原理（SPM）生成图像基于视觉词典的直方图表示,最后自定义直方图交叉核作为分类器核函数。该算法在项目组自行拍摄的数据集（包含15类奶牛、共7500张奶牛头部图像）上的实验结果表明,使用基于SPM的BOF模型将算法的识别率平均提高2个百分点;使用直方图交叉核相比使用高斯核将算法的识别率平均提高2.5个百分点;使用优化HOG特征,相比使用传统HOG特征将算法识别率平均提高21.3个百分点,运算效率为其1.68倍;相比使用尺度不变特征变换（SIFT）特征,在保证平均识别精度达95.3%的基础上,运算效率为其7.10倍。分析结果可知,该算法在奶牛个体识别领域具有较好的鲁棒性和实用性。     

LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别

为了进一步提高人脸识别系统的性能,在LDRC算法的基础上进行改进,并将改进LDRC算法的准则函数应用到Fisher分类器中,提出了一种新的基于LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别算法。该算法提取每幅人脸图像的标准LBP直方图特征：把提取到的LBP特征输入到改进后的Fisher分类器中,得到最佳投影矩阵和投票结果矩阵;求解出投票结果矩阵的最大值所对应的类别号,将其作为最终的识别结果;分别在FERET和AR人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的特征提取方法相比,给出的方案可以使人脸识别率得到显著提高。     

改进LDP结合几何特征融合的人脸表情识别

通过局部方向模式(LDP)提取的局部外观特征常用于人脸表情识别中,但其存在容易受噪声像素影响和伪编码的问题.为此,提出一种改进型的LDP编码方案(ILDP).利用Sobel算子代替Kirsch掩模来提取图像中的梯度信息,将梯度信息进行对数变换后进行累加,避免噪声像素点的影响;通过采用一个梯度幅度阈值判断是否为平坦区域,...     

基于特征面的分层特征识别

为降低特征识别的复杂度,提出基于特征实体、特征实面和特征虚面概念的层次性特征分类方法.通过构造2类神经网络输入矩阵,利用神经网络在特征识别中所具有的优势,实现基于特征面的分层特征识别方法.实例表明：该方法在识别去除材料的特征时比较有效,但识别特征的范围受到一定限制.     

基于CAE分析的平台化车型开发前期工程

为缩短汽车开发周期、降低开发成本、提升产品竞争力,基于整车模型变形技术和CAE技术研究平台化车型开发的前期工程.应用整车模型变形技术,结合新产品的初步定义,调整同平台相似车型模型的整车外造型曲线或关键尺寸,对新车型进行CAE分析和数据统计.某款正向开发车型的实例表明,前期工程的开展对快速预测新产品整车性能和高效指导设计有很大帮助。