用于驾驶疲劳检测的人眼定位及状态判别算法

基于驾驶疲劳研究中的视频图像,提出一种新的适用于驾驶疲劳检测的人眼定位及状态判别算法。定位算法利用Gabor小波变换对图像进行预处理,提取基于图像的地形图特征,并利用支持向量机的方法对候选特征区域进行验证,然后在定位区域对人眼状态进行判断。经实验验证,该方法可以定位睁眼及闭眼图像,并可以定性和定量判断人眼状态。采用该方法获得的人眼状态信息将为后续的驾驶疲劳分析提供重要的数据。     

一种基于混合分类器的人眼定位方法

人眼定位是计算机视觉的关键技术,它在视频监控、人脸识别系统以及新一代的人机交互技术等领域有着实际的应用价值。采用先对图像建立肤色模型,然后运用支持向量机的训练结果来构成分类器,在人脸区域定位人眼。     

基于支持向量机的人眼检测

人眼检测是计算机人脸识别的重要部分。复杂环境下人眼定位容易受到光照以及人不同姿态的影响。为了解决复杂环境下的人眼定位问题,采用基于支持向量机的人眼检测算法,首先对复杂环境下采集的不同人的人眼样本进行灰度化均衡以及小波变换,将变换结果表示成向量形式,运用序贯最小优化算法进行训练,得到一组支持向量,然后遍历待检测人脸图利用支持向量所构成的分类器进行人眼初检,最后根据先验知识完成信息融合,最终标定人眼。实验结果表明,该算法对各种复杂环境下的含人眼图像有普遍的适应性和有效性。     

一种基于Homogeneity的文本检测新方法

视频图像中的文本包含了丰富的语义层次上的内容描述信息，为基于语义的图像检索提供重要的索引信息资源．提出了一种基于Homogeneity和支持向量机（support vector machine）的视频图像中文本检测方法，首先将图像由空间域映射到Homogeneity域中，然后对映射到Homogeneity空间中的图像进行特征提取，利用SVM判别文本区域．实验表明此文本检测方法优于用基于边缘特征的文本检测方法．     

面向驾驶员疲劳检测的双空间人眼定位方法

驾驶疲劳可以从眼睛的状态中反映出来,而眼睛定位是判断眼睛状态的关键。为解决眼睛定位实时性和头部旋转不确定性问题,该文提出一种基于双空间的眼睛定位方法：在彩色空间中采用肤色特征快速检测人脸,在此基础上使用饱和度和亮度特征快速检测虹膜。针对非开眼问题,在灰度空间中使用自定义圆卷积模板法定位眼睛。实验结果表明,该方法定位正确率为94.67%,能够满足实时性要求,对戴眼镜、头部旋转、光照变化具有一定的鲁棒性。     

一种基于属性加权的代价敏感支持向量机算法

针对实际中存在的各类别样本错分造成不同危害程度的分类问题,提出了一种基于属性加权的代价敏感支持向量机分类算法,即在计算各个样本特征属性对分类的重要度之后,对相应的属性进行重要度加权,所得的数据用于训练和测试代价敏感支持向量机。数值实验的结果表明,该方法提高了误分代价高的类别的分类精度,同时属性重要度的引入提高了分类器的整体分类性能。该方法对错分代价不对称的数据分类问题具有重要的现实意义。     

驾驶员疲劳状态检测仿真研究

研究驾驶员疲劳状态的准确检测问题,针对传统检测算法要求数据量大、计算复杂等缺陷,以提高驾驶员疲劳状态识别正确率为目标,提出一种支持向量机的驾驶员疲劳状态检测方法。首先采用传感器对方向盘转角和道路偏移值进行采集,然后进行离散化处理,最后输入到支持向量机进行学习,建立驾驶员疲劳状态检测模型。实验结果表明,方法能够很好的克服传统检测算法存在的缺陷,提高了驾驶员疲劳状态检测正确率,能够满足驾驶疲劳检测要求。     

代价敏感支持向量机在入侵检测中的应用

入侵检测系统在最大化计算机安全性的同时,着手减小其代价也是关键点之一.标准的分类器设计一般基于精度,在入侵检测等实际应用问题中,不同的类别对应的错分代价也不同,在此类问题中直接使用标准分类方法就无法取得良好的分类和预测效果.代价敏感算法通过改变代价矩阵,可使高代价样本的错分率得到有效的控制,并尽量减少总体错分代价.本文时代价敏感支持向量机在入侵检测中的应用进行了研究,并用KDDCUP99标准数据集对文中算法进行了测试评估.     

用于复杂环境下的疲劳检测系统人眼检测方法

针对光照、眼镜等对驾驶员人眼检测的影响,提出采用霍夫变换和神经网络分类器进行人眼检测.通过应用虹膜几何信息和对称性,选择可能包含人眼的两个候选区域.运用边缘检测算子和 MAE 进行人眼粗定位.然后在此基础上采用B-P神经网络进行人眼精确定位.针对三种不同情况,即不同光照、不同背景和不同肤色的人拍摄6组视频图像,采用matlab7.0进行3组仿真实验,实验结果表明该算法对复杂情况的人眼检测具有较强的鲁棒性.大大提高人眼检测准确率.     

基于可拒识-双层支持向量分类器的微钙化点检测

为克服医学图像微钙化点检测中假阳性高的缺点,构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器,用于钙化点检测.检测时,首先利用基于最大间隔超平面的支持向量分类器（SVC）对输入模式进行分类判决;然后通过求取真实钙化点样本特征空间最小的包含球形边界来得到钙化点样本的球形支持向量域表示（SVDD）;接着利用钙化点的支持向量域表示对输入模式进行拒识或接受处理;最后利用SVC与SVDD两个分类器的结果来进行综合判决.仿真实验结果表明,该算法在不影响微钙化点的检出率的情况下,可部分解决假阳性高的问题.     

基于CNN和SVM的疲劳驾驶闭眼特征实时检测

针对现有疲劳驾驶检测方法中实时性和泛化能力不足的问题, 本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的疲劳驾驶闭眼特征检测方法, 使用CNN获取人脸相关特征点的位置并定位眼部感兴趣区域(Reg...     

聚合支持向量机分类器的行人检测方法

针对支持向量机分类器的行人检测方法采用欠采样方法,存在正负行人比例不平衡造成的准确率不高问题,结合欠采样和EasyEnsemble方法,提出一种聚合支持向量机（Ensemble SVM）分类器的行人检测方法。随机选择负样本作为初始训练样本,并将其划分为与正样本集均衡的多个子负样本集,构建平衡子训练集,线性组合成EasyEnsemble SVM分类器;利用该分类器对负样本进行分类判断,将误判样本作为难例样本,重新划分构建新的平衡子训练集,训练子分类器,结合EasyEnsemble SVM分类器,得到Ensemble SVM分类器行人检测方法。在INRIA行人数据集上的实验表明,该方法在检测速度和检测率上都优于经典的SVM行人检测算法。     

一种基于快速特征选择的故障诊断方法

针对故障诊断中数据存在噪声和高维的缺点,使用一种快速特征提取方法对故障数据进行降维,该方法以特征信号的均值和方差作为其权重衡量的依据。利用支持向量机的模式分类功能,构造了基于特征提取的多故障分类器。实例表明,在保证诊断效果的情况下,该方法实现了数据降维,降低了运算复杂度。     

基于SVM主动学习算法的网络钓鱼检测系统

针对钓鱼式网络攻击,从URL入手,对网址URL和Web页面内容综合特征进行识别、分类,实现网络钓鱼检测并保证检测的效率和精度.用支持向量机主动学习算法和适合小样本集的分类模型提高分类性能.实验结果证明,网络钓鱼检测系统能达到较高的检测精度.     

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。     

基于特征融合的图像型火灾探测方法

针对传统火灾探测中灵敏度不高、响应慢的问题,提出一种基于特征融合的图像型火灾探测方法.结合火焰的颜色、运动以及闪烁特征,检测出疑似火灾区域中的火焰像素,排除非火焰像素,并用支持向量机对疑似火焰像素进行验证,采用形态学方法和区域融合判断出火灾区域.实验结果表明,该方法对多种火灾和非火灾场景具有较好的适应性、较强的抗干扰能...     

基于支持向量数据描述的分类方法研究

针对单类数据的分类问题,提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）的分类算法。该算法利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界,通过该边界对未知样本数据进行分类,同时采用可行方向方法求解边界优化中的二次规划问题,并在UCI机器学习数据集上将该算法与LS—SVM算法进行比较。实验结果表明,该算法不仅获得了更高的分类准确率,而且具有较低的运行时间。     

模糊支持向量机的偏移量计算方法

偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机（FSVM）的最优分类面位置,对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率,基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法,将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明,使用新偏移量的FSVM识别率高于使用标准偏移量的FSVM识别率。     

一种改进的房产档案特征提取与分类方法

针对房产电子档案分类与关键信息提取的问题,提出一种改进的特征提取与分类方法。将文档图像的段落特征和局部像素分布值特征作为房产文档图像的综合特征,利用模板训练支持向量机分类器,实现对入库的房产档案图像的自动分类。实验结果表明,该方法的分类效果和稳定性较好。