采用精选Gabor小波和SVM分类的物体识别

提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的物体识别通用框架. 在该框架中, 特征抽取采用选取的Gabor小波在物体的最佳位置卷积实现, 而分类则通过支持向量机实现. 相比传统的基于Gabor特征的识别系统, 该方法能够同时达到准确而快速的分类目的. 本论文成功地将该框架应用于两个实际的物体识别例子: 物体/非物体分类和人脸识别. 实验结果证明了所提出的方法相对于其它方法的优越性.     

基于不变矩和SVM分类的三维目标识别方法

在计算机视觉问题的研究中,针对三维目标识别,可综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,为快速目标识别,减少计算量,提出了一种红外图像中多视点目标的识别方法.首先获取各类三维目标的若干二维视图,将视图放在一起进行标准化处理并提取它们的不变特征矩.然后对每组视图的Zernike矩进行聚类;将聚类中心对应的Zernik...     

多气体的SVM数据融合定性识别方法

针对基于神经网络的多气体定性识别方法中存在的过学习和泛化能力差的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)与多传感器数据融合的多气体定性识别方法。该方法采用结构化风险最小化准则的多类分类支持向量机对由多个气体传感器、温度和湿度传感器组成的传感阵列的数据进行融合,克服了传统方法的缺陷,消除了环境温度与湿度等因素的影响,实现了100%的定性识别率,实验结果证明了该方法的有效性。     

基于ICA和SVM的虹膜识别方法

提出了一种基于独立分量分析和支持向量机的虹膜识别方法-ICA提取虹膜特征,SVM实现模式匹配.与Gabor小波的方法比较,在编码长度和编码时间方面有较明显地改进.实验结果表明,该算法能够有效地应用到身份鉴别系统中.     

基于EMD和SVM的虹膜识别方法

在目前的生物特征识别方法中,虹膜识别被认为是最可靠的技术。提出一种基于经验模态分解和支持向量机的虹膜识别方法——EMD提取虹膜特征,SVM实现模式匹配。实验结果表明,该方法能够有效地应用到身份鉴别系统中。     

基于多特征融合和SVM分类器的植物病虫害检测方法

针对农业领域植物病虫害检测问题,提出一种基于高清视频图像融合特征的支持向量机(SVM)的检测方法,实现农业生产中植物病虫害的快速检测。对每幅植物叶片图像的颜色、HSV、纹理和方向梯度直方图四种特征采用基于特征包的多特征融合方法,形成特征向量,并利用SVM分类器进行训练分类。对单特征与融合特征的SVM分类器性能进行试验比较,所提出的方法具有较高的准确率。     

基于特征融合和SVM的植物病害检测

传统的植物病害往往依赖经验与肉眼观察,效率低下、容易出错.提出了一种基于植物图像特征的病害检测方法.对植物叶部图像进行分割、提取纹理特征和颜色特征,得到融合特征,最后利用机器学习中的支持向量机进行训练,对待测植物的叶片图像进行病害检测.实验以黄瓜为例,得到较好的效果.     

基于小波特征和多类支持向量机的病态语音识别方法

研究一种应用小波特征向量和多类支持向量机进行病态语音识别的方法,该方法基于连续小波变换提取语音特征向量,利用多类支持向量机进行病态语音分类。为了简化二分类支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,根据一类支持向量机分类思想提出一种多类分类算法。该算法能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。实验表明,在病态语音识别系统中,多类支持向量机与小波特征向量相结合具有良好的识别效果和应用价值。     

基于兴趣点多特征融合的物体识别方法

提出一种基于兴趣点多种特征融合的物体识别方法。利用简化的局部二值模式算子去除Harris冗余角点,提取感兴趣区域的3种特征并加权融合特征,在K最近邻(KNN)方法中引进加权因子计算特征距离函数,得到合适的分类器。实验结果表明,该方法能有效提高物体识别的正确率。     

基于惩罚系数的人脸和声音融合识别方法

不同的生物特征采集装置采集的样本品质各不相同,样本品质高的识别可靠性较高,同时对于同一个样本,采用不同的识别方法,好的识别方法识别可靠性也较高,因而本文提出一种利用生物特征的样本品质和识别专家可靠性的融合识别（QSVM）方法。首先根据样本品质和识别专家可靠性得到样本惩罚系数和可靠性惩罚系数,进而得到总体惩罚系数,最后利用总体惩罚系数对支持向量机识别算法进行修改。本文采用XM2VTS数据库,分别将QSVM方法与贝叶斯分类法、Fisher线性判别函数分类法、多层感知器分类法和平均融合方法、SVM方法的半和误差率（HTER）进行比较,实验结果表明QSVM方法的半和误差率较小。     

基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法

针对计算机视觉领域的目标跟踪问题,提出一种基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法。利用排序支持向量机学习得到排序函数,提取2种不同的图像特征分别构造分类器,使2个排序支持向量机并行预测,分别计算2个分类器的错误率,从而得到分类器权重完成融合。实验结果表明,与目前主流的跟踪算法相比,该算法的跟踪结果更准确,在复杂视频环境下也能对目标进行稳定跟踪,具有较强的鲁棒性。     

基于支持向量机的人脸识别方法

提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类。其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阂值选取边缘检测算法。仿真实验结果表明对于有165幅人脸的Yale人脸库识别率可达92．73％,而对于有798幅人脸图像的AR人脸库识别率可达95．62％,而且该方法对有光照变化的人脸图像有较好的鲁棒性。     

基于支持向量机的人脸识别技术研究

研究人脸识别优化问题,不同程度光照对人脸图像的采集具有不利影响,使图像中包含一些噪声信息,而当前人脸识别算法没有考虑不同程度光照对人脸图像的影响,仅在光照变化不大时,识别正确率高.为了解决光照条件对人脸识别不利影响,提高脸识别正确率,提出一种多尺度Retinex( MSR)和支持向量机(SVM)相结合的人脸识别算法(MSR - SVM).MSR - SVM首先采用MSR对人脸图像进行预处理,消除光照变化的不利影响,然后采用PCA提取人脸图像特征,消除一些噪声信息,最后利用SVM分类算法对人脸图像进行分类.采用Yale人脸库对MSR - SVM算法进行仿真测试,仿真结果表明,改进方法可以消除光照变化对人脸识别不利影响,加快了人脸识别速度,提高了人脸识别正确率.     

基于支持向量机的炒作微博识别方法

微博是舆论传播的中心和渠道,同时参与舆论的形成、发展与引导过程,其自媒体发布、意见领袖参与等因素在一定程度上造成了微博谣言、虚假炒作、社会动员等现象。针对炒作微博的传播特点,分析其群体的隐蔽策划现象,挖掘出普通微博和炒作微博在传播网络结构、转发增量统计等方面的差异。通过社交网站的应用程序接口对目标微博的所有评论、转发和点赞用户进行信息获取,构建该微博的传播网络,利用社团模块度、平均最短路径和网络直径这3个属性度量该网络的紧密程度,基于支持向量机对所抽取的微博进行分类,进而识别出炒作微博。实验结果表明,该方法对微博传播用户的属性信息依赖小以及传播网络结构特征敏感,并且具有较高的炒作微博识别准确率。     

融合压缩感知和SVM的SAR变形目标识别算法

为降低合成孔 径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像目标识别中目标方位角的影响,并提高对SAR变形目标的识别率,本文提出了一种基于压缩感知和支持向量机决策级融合的目标识别算法。该算法首先基于稀疏表征理论将SAR目标识别问题描述为压缩感知的稀疏信号恢复问题,然后基于稀疏系数分别进行目标类别判别与方位角估计。对样本进行姿态校正后,利用支持向量机分别对经过姿态校正和未经姿态校正的样本进行目标分类。最后采用投票表决法对3种算法的分类结果进行决策级融合。实验结果表明,基于压缩感知结果进行目标方位角估计有效,且随着训练样本数的增加,提出的决策级融合算法提高了SAR变形目标的识别率。     

基于几何特征的曲面物体识别

基于几何特征的曲面物体识别方法是通过从景物深度图象上提取景物表面的高斯曲率和平均曲率、曲率直方图,曲率的熵等几何信息,将景物用一个属性关系图ＡＲＧ来表示,并与模型库中的模型ＡＲＧ图进行优化匹配,从而来识别曲面景物。该方法主要是针对机器零部件等人造曲面物体的识别问题而设计的,其曲面几何特征的描述方法对二阶曲面比较有效,实验表明,应用该方法可成功地从深度图象中识别机器零部件等曲面物体,且有较好的识别结     

基于Gabor和支持向量机的人脸识别

支持向量机（SVM）在处理小样本高维数据及泛化性能强等方面的优势，以及Gabor小波可以很好地模拟哺乳动物视觉神经简单细胞的感受野轮廓降低外界因素的影响，提出了基于Gabor与SVM的人脸识别方法。通过对经Gabor变换人脸图像的独立成分分析得到一组Gabor人脸独立基，并且用遗传算法求得一组最优的Gabor独立基，不但可以降低特征维数，减少计算量，而且可以提高识别率。通过对耶鲁大学人脸图像数据库的测试，证实本文算法有效性。     

基于模糊C均值聚类和支持向量机的信号识别方法

论文为实现数字信号调制方式的自动识别,提出基于模糊C均值聚类算法和支持向量机的信号调制方式识别方法.设计了基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)的特征参数提取方法,构造聚类有效性评估函数得到不同聚类中心数下聚类有效性函数值,通过有显著差异的聚类有效性函数值来确定信号特征参数集合.利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)构造信号识别模型.与单独聚类方法的识别率相比,该方法提高了系统的调制识别率,尤其是在信号信噪比较低时,信号识别率明显提高.     

基于Gabor和支持向量机的人脸识别

支持向量机(SVM)在处理小样本高维数据及泛化性能强等方面的优势,以及Gabor小波可以很好地模拟哺乳动物视觉神经简单细胞的感受野轮廓降低外界因素的影响,提出了基于Gabor与SVM的人脸识别方法。通过对经Gabor变换人脸图像的独立成分分析得到一组Gabor人脸独立基,并且用遗传算法求得一组最优的Gabor独立基,不但可以降低特征维数,减少计算量,而且可以提高识别率。通过对耶鲁大学人脸图像数据库的测试,证实本文算法有效性。     

基于多稀疏分布特征和最近邻分类的物体识别方法

摘 要: 为提高物体识别性能,提出了一种基于多稀疏分布特征和最近邻分类的目标识别方法。首先,提取图像的梯度模值和方向特征,构建梯度模值和方向图像;然后,分别对灰度图像、梯度模值图像和梯度方向图像进行稀疏表示,提取稀疏分布特征,得到融合后的多稀疏分布特征;最后,依据最近邻分类方法进行特征分类,实现物体识别。通过在国际公认的COIL-100和PVOC-2007两个公共测试数据集下进行对比实验,对本文方法的参数选择、鲁棒性和识别性能进行综合评价。实验结果表明,采用本文方法进行物体识别的识别率高于目前经典的SIFT、SURF和ORB方法,是一种有效的物体识别方法。