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分析了支持向量机(support vector machine, SVM)目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。 相似文献
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针对一个人的面部表情可以被分解为表情成分和中性成分,提出一种新颖的基于风格迁移的面部表情识别方法。该方法通过训练循环一致生成对抗网络(Cycle-GAN)得到不同的生成器;这些不同的生成器可将不同的表情迁移到中性,因此每个生成器对应一种不同的表情。在测试阶段,输入表情图像到上述训练好的生成器中。由于只有与输入的表情对应的生成器能迁移成中性表情,因此可以通过这种方式实现面部表情识别。实验结果表明:该新方法不仅在实验室条件下获得的面部表情数据集中表现突出,而且在自然条件下获得的面部表情数据集中也有非常高的识别率。 相似文献
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提出了一种旨在减少支持向量机的训练量和提高特征有效性的表情识别算法。使用排序PCA LDA得到最优表情向量;使用模糊核聚类进行有效数据集约简,构建二叉决策树训练支持向量机。在JAFFE数据库上的识别结果优于其它几种算法,在保证识别率的同时缩短了训练时间。 相似文献
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提出一种快速的支撑向量回归算法。首先将支撑向量回归的带有两组约束的二次规划问题转化为两个小的分别带有一组约束的二次规划问题,而每一个小的二次规划问题又采用一种快速迭代算法求解,该迭代算法能从任何初始点快速收敛,避免了二次优化问题求解,因此能显著提高训练速度。在多个标准数据集上的实验表明,该算法比传统支撑向量机快很多,同时具有良好的泛化性能。 相似文献
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基于支撑向量机的空瓶智能检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现空瓶的智能检测,对空瓶检测的机器视觉方法进行了深入研究.论述了如何进行处理区域的标定,以及提取空瓶图像特征的方法.在提取了特征之后,提出用遗传支撑向量机算法来进行分类决策,支撑向量机具有较好的推广能力.同时采用遗传算法来优化选择支撑向量机的参数,以保证支撑向量机具有优良的分类性能.实验表明,采用这种方法检测空瓶,其检测准确率可达95%以上. 相似文献
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该文提出了基于支撑向量机SVM(SupportVectorMachine)结合由主元分析PCA(PrincipleComponentAnaly-sis)导出的DFFS(DistanceFromFaceSpace)判据进行人脸视觉语音特征区域定位的方法。并与基于传统Fisher准则的线性判别方法FDA(FisherDiscriminationAnalysis)结合DFFS判据的定位结果进行了比较分析。在有限样本的情况下,基于SVM-DFFS的方法与传统的线性FDA-DFFS方法相比具有一定的优势。该文实验中所使用的样本数据来自中国科学院声学所汉语听觉、视觉双模态数据库(CAVSRv1.0)。 相似文献
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提出了一种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情(JAFFE)数据库上测试,取得了70.95%的识别率。 相似文献
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苏晓伟 《计算机与数字工程》2015,(7)
支持向量机是现代人工智能领域中的一个重要分支,它在统计学习理论的基础上,实现了结构风险最小化,提高了分类器的泛化能力,保证了分类的准确度。论文提出一种基于多分类支持向量机的模式识别方法,采用特征选择序列极小化算法对数据样本特征进行选择,并在此基础上,分析对比了“一对一”分类算法和“一对多”分类算法,实验结果表明,“一对一”分类算法的分类准确性较高,且具有较好的推广能力。 相似文献
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基于支持向量机的肿瘤亚型识别 总被引:4,自引:0,他引:4
肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义。该文依据肿瘤的基因表达谱,研究了利用支持向量机进行肿瘤亚型识别的方法。该方法以基因蕴含的样本分类信息量为依据首先排除噪声基因,然后采用支持向量机作为分类器进行肿瘤亚型的识别。文章以急性白血病的基因表达谱数据为例,进行亚型识别并同已有的研究成果进行了对比。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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小波矩结合了矩特征和小波特征,既反映了图像的全局性信息,又反映了图像的局域性信息,并且具有旋转、平移和缩放不变性.利用小波矩与支持向量机进行目标识别,不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题,而且提高了对近似物体的识别能力,是解决小样本、近似图像识别的有效方法. 相似文献
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心音信号识别对心血管疾病的诊断具有重要意义,为了提高心音信号的识别性能,提出一种基于支持向量机的心音信号自动识别方法。首先采用小波分析对心音信号进行降噪预处理,然后提取心音信号的Mel频率倒谱系数作为心音信号特征,最后采用支持向量机建立心音信号分类器,对采集心音信号数据的识别性能进行验证。实验结果表明,本文方法的心音信号平均识别率高达93%以上,可以准确识别正常和各种异常的心音信号。
相似文献
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基于DWT-DCT-SVM的人脸表情识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于二维离散小波一离散余弦变换-支持向量机(DWT-DCT-SVM)面部表情识别算法。该算法先利用DWT在不明显损失图像信息的基础上对表情图像进行变换,变换后的图像数据量大大减少。再利用DCT提取代表原图像绝大部分能量的数据作为表情特征矢量,最后利用SVM来识别。实验表明:本算法提取的500个数据长度的表情矢量在一定条件下能较准确地识别出通用的6种表情,但是泛化性能较差。 相似文献
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为了提高人脸识别率,本文提出了一种增量学习支持矢量机(SVM)人脸识别方法,有效地对SVM的参数进行更新。提出的方法采用高斯概率模型描述SVM的参数统计特征,在无需额外存储训练数据的前提下,采用增量学习SVM的方式实现参数的更新;并通过最小化分类误差准则最大化SVM两类输出值概率分布间的距离。详细的实验以及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的机器视觉识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决传统的机器视觉识别技术识别精度低的难题,提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机的机器视觉识别方法.首先,对机器视觉采集的图像进行特征提取;然后,利用特征数据建立基于粒子群优化最小二乘支持向量机的识别模型;最后,以红枣缺陷识别作为应用案例以证明该方法的有效性及优越性.分别采用人工神经网络、支持向量机与该方法进行对比... 相似文献