基于统计几何的纹理特征提取及分类算法

纹理识别是计算机视觉领域一个重要的课题,本文研究了统计几何特征(SGF)纹理分析方法并与向量机结合构建分类系统。对支持向量机(SVM)的多分类方法的实现,构建了粗分类和细分类相结合的多分类器,实现了纹理图像的准确划分,为有效纹理特征的表示奠定了基础。本文对统计几何特征提取方法进行了研究,利用图像函数图来进行纹理描述,使用一个可变的阈值把一幅灰度纹理图像切割成一系列二进制图像,由二进制图像的连通域、几何拓扑属性推导纹理描述特征。实验结果表明,统计几何特征具有非常强的纹理描述能力,同时能够克服图像的旋转。     

基于特征加权和支持向量机的图像分类研究

利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类。首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程度。实验结果表明本文的方法有效提高了图像分类的准确性。     

基于峭度加权VMD和熵特征的雷达脉内调制识别

针对复杂电磁环境下识别雷达信号脉内调制样式困难以及受噪声影响识别准确率受限的问题,提出了一种将变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)与熵特征提取相结合的识别方法。首先,通过基于峭度加权的改进VMD算法对雷达信号进行分解,得到由三个本征模态函数组成的最优分量集合;其次,对各分量分别计算其模糊熵、排列熵和符号熵值,从而实现对熵特征信息提取;最后,将特征向量输入到支持向量机完成识别。相较于其他方法,该方法有着较高的识别准确率和抗噪性能,在2 dB信噪比以上平均识别准确率为94.63%。     

基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法

提出了一种基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法。在算法中,Kinect不仅能够获得RGB信息,还能获得与RGB信息对应的深度信息;而金字塔特征不仅描述了人体行为的全局形状和局部细节信息,而且还描述了人体行为的空间信息。通过不同核函数的支持向量机(SVM)分类器在具有挑战性的DHA数据集的试验结果表明,金字塔特征在RGB和深度图上都能获得令人满意的性能,且当深度特征和RGB特征融合时,其性能获得了进一步的提高,识别率达到96.2%,远高于一些具有代表性的行为描述子。     

基于多时空特征的人体动作识别算法

针对基于单时空特征的人体动作识算法的不足,提 出了一种基于多时空特征的人体动 作识别算法。通过在KTH与YouTube action公共动作数据集上的实验表明,本文提出的多时空特征的动作识别算法在较小码书的 情况下,具有 较好的区分性、鲁棒性以及实时性,且比一些且具有代表性的算法性能更好。     

基于支持向量机的多类分类研究

现今流行的分类方法的重要基础是传统的统计学，前提是要有足够的样本，当样本数目有限时容易出现过学习的问题，导致分类效果不理想。引入支持向量机方法，它基于统计学习理论，采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，较好的解决了小样本学习的问题；又由于采用了核函数思想，把非线性空间的问题转换到线性空间，降低了算法的复杂度。对其相关内容包括优化算法及多类分类问题的解决进行了研究，最后用一个实例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于内容图像分类技术中的特征分析

论文介绍了基于内容的图像检索技术(CBIR)的研究现状和相关技术,其中,特征提取是整个图像分类的关键,色彩和纹理都是CBIR常用到的图像视觉特征。文中提取了图像的颜色和纹理等六种特征．将所有的特征向量进行相应的组合,并采用SVM进行分类。最后,作者通过分析不同特征组合的识别效果,揭示了各种特征之间的内在联系,进而得到图像分类中的最佳特征组合。     

基于特征级融合和支持向量机的飞机识别

提出一种新的基于组合不变量的飞机识别方法。对不同飞机机型图像,提取Hu矩、仿射矩和归一化傅里叶描述子（NFD）3类不变量进行特征级融合。针对组合不变量取值范围较大问题,提出采用4种归一化方法,结合支持向量机（SVM）以提高飞机识别系统的分类性能。仿真实验表明,提取飞机的组合不变量特征,采用传统神经网络或SVM构建分类器...     

基于transformer自适应特征向量融合的图像分类

针对目前基于transformer的图像分类模型直接应用在小数据集上性能较差的问题,本文提出了transformer自适应特征向量融合网络,该网络在特征提取器中将不同阶段的特征进行融合,减少特征信息丢失的同时获得更多不同感受野下的信息,同时利用最大池化来去除特征中的冗余信息,从而使提取的特征更具有判别性。此外,为了充分利用图像的各级特征信息来进行分类预测,本文将网络各阶段产生的特征向量进行融合,使融合后的特征向量更具有表征能力,从而减少网络对大数据集的依赖,使网络在小数据集中也能获得很好的性能。实验表明,本文提出的 算法在数据集Mini-ImageNet-100、CIFAR-100和ImageNet-1k上的TOP-1准确率分别达到了74.22%、85.86%和81.4%。在没有增加计算量的情况下,在baseline上分别提高了6.0%、3.0%和0.1%,且参数量减少了18.3%。本文代码开源在“https://github.com/xhutongxue/afvf”。     

基于二叉树的SVM多类分类算法

在介绍了几种常用的支持向量机的多类分类方法及分析其存在的问题和缺点的基础上利用类均值距离思想提出了一种新的基于二叉树的多类SVM分类方法.     

基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类

本文主要对模糊支持向量机的模式分类算法进行研究,对模糊隶属度函数进行选择并计算隶属度值,并对是否患动脉硬化进行分类,实验表明基于模糊训练样本的支持向量机具有高的分类精度。     

基于SVM新闻文本分类的研究

网络新闻自动分类已经成为当下的热点问题,SVM分类算法是文本分类中应用较为成熟的一种方法.文章针对SVM文本分类中特征选择和核函数选择的两个重要问题,在新闻文本实验环境下进行了探讨,结果表明使用互信息特征选择法且特征数在4000左右,使用SIGMOID核函数的情况下准确率与召回率均可达到97％的分类效果.     

深度特征筛选及融合的人脸识别方法研究

针对人脸识别问题,提出采用深度特征筛选及融合的方法.采用卷积神经网络(CNN)学习人脸图像的多层次深度特征.对于所有的深度特征矢量,使用斯皮尔曼等级相关系数筛选其中有效部分.基于支持向量机(SVM)对筛选得到的任一深度特征矢量进行分类决策,并基于线性加权融合对它们的结果进行融合,最终确定待识别样本的人脸类别.基于ORL...     

Beamforming‐based feature extraction and RVM‐based method for attacker node classification in CRN

Cognitive radio is a promising technology for the future wireless spectrum allocation to improve the utilization rate of the licensed bands. However, the cognitive radio network is susceptible to various attacks. Hence, there arises a need to develop a highly efficient security measure against the attacks. This paper presents a beamforming‐based feature extraction and relevance vector machine (RVM)‐based method for the classification of the attacker nodes in the cognitive radio network. Initially, the allocation of the Rayleigh channel is performed for the communication. The quaternary phase shift keying method is used for modulating the signals. After obtaining the modulated signal, the extraction of the beamforming‐based features is performed. The RVM classifier is used for predicting the normal nodes and attacker nodes. If the node is detected as an attacker node, then communication with that node is neglected. Particle swarm optimization is applied for predicting the optimal channel, based on the beamforming feature values. Then, signal communication with the normal nodes is started. Finally, the signal is demodulated. The signal‐to‐noise ratio and bit‐error rate values are computed to evaluate the performance of the proposed approach. The accuracy, sensitivity, and specificity of the RVM classifier method are higher than the support vector machine classifier. The proposed method achieves better performance in terms of throughput, channel sensing/probing rate, and channel access delay. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

入侵检测中基于SVM的两级特征选择方法

针对入侵检测中的特征优化选择问题,提出基于支持向量机的两级特征选择方法。该方法将基于检测率与误报率比值的特征评测值作为特征筛选的评价指标,先采用过滤模式中的Fisher分和信息增益分别过滤噪声和无关特征,降低特征维数;再基于筛选出来的交叉特征子集,采用封装模式中的序列后向搜索算法,结合支持向量机选取最优特征子集。仿真测试结果表明,采用该方法筛选出来的特征子集具有更好的分类性能,并有效降低了系统的建模时间和测试时间。     

利用最小冗余最大相关和SVM的SAR图像海上溢油识别

近年溢油事故频发,海洋污染日益严重。利用合成孔径雷达（SAR）卫星可以有效跟踪由海上溢油事故导致的油膜扩展情况。利用最大冗余最小相关-支持向量机（mRMR_SVM）算法进行SAR图像溢油识别,为溢油事故决策支持提供重要前提。首先采用mRMR提取最优特征向量集,对输入值进行降维; 然后采用SVM算法解决油膜图像分类问题,同时选择径向基函数（RBF）为核函数;使用训练集训练该模型,调整模型参数;以测试集特征向量作为输入,利用训练好的模型进行溢油识别。实验结果表明,mRMR_SVM模型对SAR图像的油膜和类油膜识别有效,准确率为96.875%.     

一种有效的DNA微阵列数据特征基因提取方法

对于癌症分类来说,最重要的一个问题就是识别出对癌症分类最有贡献的基因。提出一种新的特征基因选择方法(ReliefF_DE),选取了4个公共微阵列基因数据集进行仿真实验,实验结果表明该方法可以在较少的特征基因下取得较高精度,且所选的特征基因与癌症密切相关,进一步验证了方法的可行性和有效性。     

基于图像统计建模的工业过程产品质量监测

在机器视觉非接触式的在线检测技术中,为了有效 感知图像局部子块的随机堆积状态,提出一种基于图像空间结构统计建模的工业产品质量智 能鉴 别方法。从理论分析了自然图像的局部同质碎片颗粒的韦伯分布(WD)过程;采用多尺度全向 高斯导数滤波方 法获得图像空间结构细节,基于WD统计建模获得图像空间结构在不同高斯观测尺度 下的特征描述; 最后,基于最小二乘-支持向量机(LS-SVM)原理建立工业产品质量智能分类模型。在大米 加工品质 自动分类和针织坯布质量智能鉴别中进行的验证性和对比性测试结果表明,所提出的方法 因能有效表征 为大量局部碎片颗粒随机堆积而成的复杂纹理图像空间结构的视觉感知特性,工业产品质量 智能分类准确 率高,为实现工业流水线上产品质量的智能分级和高质量产品的自动生产包装奠定了基础。     

一种运用SVM分类的多源态势数据关联方法

阐述如何利用多手段获取的战场多源目标态势数据生成战场态势一张图,进一步提高海上方向的监控能力。针对多源目标态势数据存在的时空误差、属性模糊等问题,提出一种运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的多源态势数据关联方法。运用机器训练学习方式,获取不同误差下的多源态势关联,识别非线性特征参数,构建多源态势数据关联算法模型,有效形成目标批号和时空位置的唯一性。通过模拟真实数据进行验证,结果表明该算法实现效果较好,在多源态势融合方面具有较好的实用价值。     

基于Contourlet域ICA和SVM的图像融合

提出了一种基于Contourlet域独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)的图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再提取其高频系数的独立分量特征,并通过粒子群优化的SVM实现分类,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差(MSE)、信噪比(SNR)、信息熵(H)、空间频率(SF)、清晰度(CL)和相关系数(CR)等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、基于Contourlet变换或基于ICA的图像融合方法进行了比较。结果表明,所提出的方法能取得更优越的融合效果。