基于SVM的多类模拟调制方式识别算法

提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法。该算法通过分析模拟调制信号的特点,提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类。仿真结果表明:在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比不小于10 dB时,识别正确率大于90%。     

基于LSA和SVM的火灾烟雾检测算法

为了解决视频烟雾检测中特征提取难度较大、复杂度较高的问题,提出一种基于潜在语义(Latent Semantic Analysis,LSA)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的烟雾检测算法。该算法首先将烟雾图像库中的每幅图像进行有重叠分块,提取每个分块的小波纹理与HSV颜色特征;再对所有分块特征进行聚类、量化成"视觉字",并且根据每个"视觉字"在每幅烟雾图像中出现的频率,建立"词-文档"矩阵;然后采用LSA方法获得每幅烟雾图像的潜在语义特征;最后结合SVM,实现视频烟雾检测。对比实验表明,该算法特征提取简便,可以更快检测烟雾的发生,提高了烟雾检测效率。     

基于SVM的几种汉字特征提取法比较研究

阐述了边缘法、骨架法以及笔画法的方向特征提取算法的基本思想以及支持向鼍机(SVM)基本原理,采用SVM对所述特征提取技术分别得到的特征样本进行分别识别,正确识别率都达到90%以上.然后在时间效率、识别率以及汉字书写风格对特征提取算法的影响三方面的的对比分析基础上,得出笔画特征提取法是本文所述几种特征提取方法中时间效率最高(平均识别时间1.54ms),正确识别率最高(达96.6%)的特征提取方法.     

基于SVM与特征提取的鲁棒性数字水印算法

为抵御大部分图像处理攻击,特别是几何攻击,提出一种改进的基于SVM与特征提取的鲁棒性数字水印算法.根据图像中的邻域像素之间的相关性,引入新的图像描述子和纹理描述子来提取图像特征.对样本点及其邻域像素的所有纹理变化进行训练,由邻域像素的和与方差组成训练集,训练好的SVM被用来分类一系列测试集,按照分类结果嵌入与提取数字水印.本文算法仿真试验结果表明,改进后新算法不仅具有较好的透明性,而且对中值滤波、叠加噪声等一般性处理和旋转、缩放、剪切等几何性攻击均具有更好的鲁棒性,训练时间和算法复杂度方面优于原有算法,提取的水印精度更高.     

基于SVM的中文文本分类算法

提出了一种基于支持向量机的中文文本分类算法,介绍了文本分类过程中的文本表示、特征提取和SVM算法等关键技术.最后进行了实验和分析,由实验结果可以看出,该方法在精确率和召回率等方面能够达到比较好的效果.     

基于KPCA和SVM的虹膜特征提取与识别

提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,该方法利用核主成分分析（KPCA）在高维空间具有较强的特征选择能力的特点来提取虹膜图像的纹理特征,采用了一种距离度量和支持向量机相结合的2级分类方法,前级采用欧式距离来度量图像间的相似性,若符合条件,给出分类结果,否则拒绝,并转入后级分类器——支持向量机分类,以减少进入支持向量机的样本数目,该组合分类方法充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点.实验结果表明,该方法具有较高的效率和识别精度.     

基于SVM的决策融合鱼类识别方法

为解决基于声学散射数据的高精度鱼类识别问题,提出一种基于SVM的多方位声散射数据决策层融合的鱼类识别方法。利用小波包变换(WPT)和离散余弦变换(DCT)方法对多方位声散射数据进行特征提取,并进行特征降维处理。然后采用SVM分类器对每个方位提取的特征做出多次决策,并输出最终识别结果。采用3种不同鱼类作为研究对象,设计了可靠的获取多方位声散射数据的实验方案,给出不同方位数量条件下,基于WPT和DCT特征量的识别率。理论分析及实验数据处理结果表明,随着方位数量的增加,总体识别率呈升高的趋势,基于SVM的多方位声散射数据决策层融合方法可以有效提高识别率至90%以上。     

基于SVM和SRC级联决策融合的SAR图像目标识别方法

提出基于支持向量机(support vector machine,SVM)和稀疏表示分类(sparse representation-based classification,SRC)级联决策融合的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标识别方法。首先,采用SVM对测试样本进行分类,根据各个训练类别输出的后验概率,采用门限判决法选取其中具有高置信度的候选类别;其次,基于候选训练样本构造字典,对测试样本进行SRC分类;最后,采用线性加权融合SVM和SRC的决策值,获得更为可靠的识别结果。SVM的预筛选分类有效降低了SRC中的字典规模,从而提高其分类效率,同时,SRC具有的噪声、遮挡稳健性也可以补充SVM在此方面的不足。因此,提出的方法可以有效综合SVM和SRC的优势,提高最终的识别性能。采用MSTAR数据集进行识别实验,结果验证了本文方法的有效性。     

基于改进HOG特征提取与SVM分类器的建筑裂缝识别方法

针对现有的建筑外墙裂缝检测及分类算法在裂缝所处环境复杂的条件下,存在检测精度不高、分类效果不理想的问题,提出了一种基于改进的梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征提取与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的建筑裂缝识别方法。在原有的HOG特征提取步骤上增加了图像增广、直方图修正和中值滤波三项预处理技术,然后将提取出的特征传入SVM进行分类识别。根据所提方法对300张图片进行检测,其准确率达到93%。对比于直接将HOG与SVM相结合的方法,获得了更高的图像识别精度,验证了所提方法的有效性和可行性。     

一种基于SVM的人形识别算法

提出了一种基于SVM(支持向量机)人形识别的算法,通过对静态图像小波变换提取目标的局部形状突变特征,并结合动态帧的步态特征,然后利用支持向量机对小样本进行学习与识别.通过实验验证,该算法具有实时性好、识别率高、可靠性高、适用范围广等特点,以达到实现监控自动化和智能化的目标.     

一种基于指纹人脸的多生物特征身份认证方法

本文分别介绍了一种基于指纹人脸识别的多生物特征身份认证方法,并针对传统的指纹人脸方法提出相应的改进算法。对指纹识别,本文提出采用局部归一化方法结合Gaussian滤波器来计算指纹方向,再对局部脊线补偿法（Loca lRidge Compensation）进行快速运算,能够更加快速准确地进行指纹识别。人脸识别通过定位人脸位置并且进一步提取人脸特征来进行匹配,使用LBP（Local binary patterns）算子对人脸样本进行局部特征提取,对LBP处理后的人脸图像使用主成分分析（PCA）进行降维,并采取了极限学习机（Extreme learning machine,ELM）分类器进行匹配,将指纹、人脸的识别结果在决策层进行融合,最后做出判断,从而得到准确稳定的身份认证系统。     

基于支持向量机的诊断方法研究

根据支持向量机原理,对线性可分与线性不可分两种情况分别建立了分类模型,模型的求解转化为一个二次规划问题,在选用径向基核函数的参数时运用网格搜索的方法进行选取最优参数。在应用到乳房肿瘤的医疗诊断中,准确率为93．00%,较以前的方法有了明显的提高。     

一种基于SVM的P2P流量检测方法研究

提出了一种基于SVM的P2P流量识别模型,选取P2P流量的上/下行流量比,平均流速率、流持续时间、传输字节数、平均数据包长度等5个特征,对网络流量的P2P流量进行识别.实验结果表明,该方法能够有效地检测网络流量中的P2P流量,准确率达到96%.     

基于支持向量机的多种人体姿态识别

为了实现对边防哨所等场合中无人监控的车辆、人体直立、哈腰、匍匐几种姿态的识别,提出了一种基于支持向量机的多种人体姿态识别方法.在对各种目标建立了样本库之后,提取了形状复杂性、矩形度、宽高比、头部矩形度等特征,利用支持向量机具有全局最优性和较好泛化能力的特点,进行了小样本的2类及多类目标分类识别,并和RBF神经网络的分类效果进行对比.实验结果表明,SVM不需进行网络迭代训练,求解速度明显高于RBF神经网络,且识别性能也优于RBF神经网络,并且采用径向基核的SVM性能最好.该方法识别率高,平均可达到96%,快速性好,识别速度平均为0.0172S,为小样本下的多目标分类及识别提供了理论和技术基础.     

基于改进的AdaBoost和支持向量机的行人检测

针对AdaBoost算法在训练样本和特征较多时训练时间过长的问题,提出了一种改进的AdaBoot算法与支持向量机组合的分类器.对多重分类器的输出结果以非线性的方式组合,采用交替的方式轮流对不同的特征进行学习,将多重分类器处理完后的结果作为另一种输入样本,再以一个分类器做一次分类.实验表明该算法用于行人检测可行、性能稳定.     

基于 CFCC-PCA 的说话人辨识方法

针对说话人训练和识别时间长、噪音环境下识别率低的问题,提出一种CFCC-PCA特征参数的说话人辨识方法。首先提取具有听觉特性的CFCC特征参数,然后对其进行PCA变换,找出具有分辨能力的参数,最后再用这些参数在云服务器中训练和识别说话人。实验表明：该方法可以提高说话人辨识的鲁棒性和识别率,云服务可提高系统实时性。     

GASA—SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机（SVM）参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法sA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法（GASA）混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明：应用GASA．SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

基于ARM的人脸特征提取与辨识

本文设计了一种基于RFIC和人脸识别的ARM嵌入式安全认证系统。深入地分析人脸识别过程中的预处理,以及PCA和LDA等特征提取方法,利用MATLAB对人脸识别算法仿真,并比较特征向量个数以及分类器等因素对识别率的影响。     

基于遗传算法的SVM冰凌预报模型研究

针对传统支持向量回归参数大多采用经验率定的情况,提出了一种基于遗传算法优化支持向量回归参数的冰凌预报模型.运用MATLAB软件进行建模,并将其应用于黄河宁蒙段三湖河口封、开河日期的预报.结果表明,经过优化的支持向量回归模型泛化能力强,预报效果优于传统支持向量回归模型.     

PSO—SVR在果酒生物活性物质预测中的应用

针对BP神经网络和遗传算法对果酒生物活性物质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了基于支持向量回归机（SVR）的果酒生物活性物质预测模型。鉴于支持向量机模型的精度和泛化能力很大程度取决于不敏感损失系数ε、惩罚系数C和RBF核函数的宽度系数7三个参数,模型采用粒子群算法对三个参数同时进行优化,实现了果酒生物活性物质的非线性预测。仿真结果表明：基于PSO—SVR算法的果酒生物活性物质预测模型性能优于所比较的BP神经网络模型和支持向量回归机模型,能有效提高果酒生物活性物质的预测精度和稳定性。