基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法在人脸检测中的应用

用支持向量机建立新的核函数,使得该函数集集成无穷多个AdaBoost算法的弱分类器,最终形成强分类器。应用该强分类器进行人脸检测。实验结果表明,该方法的人脸检测率优于有限维AdaBoost算法,提高了检测精度。     

基于多个支持向量机组合的入侵检测

将模式识别的方法应用到入侵检测系统中,解决了传统入侵检测方法的缺陷.给出了一种基于多个支持向量机组合的入侵检测方法,使用KDD’99数据进行实验,结果证明该方法有效.     

基于信息测度和支持向量机的图像边缘检测

将信息测度和支持向量机结合在一起，提出了一种新的图像边缘检测方法（information measure and support vector machine edge detection method，ISEDM）．首先，基于数学测度概念构造一个描述边缘点信息测度的特征矢量，该矢量由邻域一致性测度、方向性信息测度和梯度分布3个特征分量组成，然后运用支持向量机对特征矢量数据集进行训练和分类，实现了对边缘点的检测．实验结果表明，对于含有加性噪声、乘性噪声等图像的边缘检测，ISEDM能够有效地抑制噪声，较多地保留图像边缘的细节信息，边缘图像锐利而清晰。     

基于双联支持向量机的入侵检测技术

为提高网络入侵检测系统的性能,提出基于双联支持向量机的入侵检测方法。介绍网络入侵检测系统工作的基本原理;引入双联支持向量机和入侵检测分类器;构建基于双联支持向量机的入侵检测模型。仿真结果表明,该方法可以在样本数据很少的情况下,高速率、高精度地对计算机网络安全进行检测,适用于入侵检测系统。     

基于支持向量机的语音检测

歌者识别是音乐检索中非常重要的一个方面，背景音乐会严重地影响歌者识别系统的性能。提出了一种新的语音检测算法。为了减少背景音乐的干扰，使用一个基于支持向量机的语音检测系统寻找最有可能的语音片段用于歌者识别，歌者识别算法使用了高斯混合模型。实验结果表明，提出的算法能够极大地提升歌者识别的性能。     

基于支持向量机的非线性多用户检测

基于支持向量机的非线性多用户检测器具有利用较少训练数据检测CDMA通信系统信号、性能稳定的优点。由于通信系统中的多径干扰和信道的非线性,尤其在非高斯噪声的环境下,线性的检测器已经不再适用。本文将支持向量机应用于非线性多用户检测中,从仿真结果来看,基于支持向量机的非线性多用户检测性能接近于最佳检测器且优于线性检测器。     

基于支持向量机的网络入侵异常检测

针对入侵检测系统（IDS）这门新兴的安全技术，提出了一种基于支持向量机的网络入侵异常检测模型，以支持向量机（SVM）的二类分类能力对网络入侵进行异常检测，实验结果与ANN方法结果相比较证明：该方法具有较高的准确性，而且可以大大缩短训练与检测时间．     

基于加权支持向量机的入侵检测研究

首先介绍了加权支持向量机算法的基本原理,进而将加权支持向量机用于入侵检测中,通过实验验证入侵检测在小样本的条件下仍然具有较好的推广能力,克服了常规SVM算法不能灵活处理样本的缺陷。实验结果表明,将加权支持向量机用于网络入侵检测中是可行的、高效的。     

基于支持向量机和遗传算法融合的入侵检测

为了研究网络异常入侵检测问题,将支持向量机(SVM)和遗传(GA)算法融合并应用于入侵检测领域,区分正常和异常的用户行为,实现对网络系统的入侵检测。传统SVM算法易产生训练参数选择不当,难以获得较高的检测效率和分类精度等问题。针对此问题,提出了一种优化的基于SVM-GA融合的入侵检测方法,首先对网络入侵数据进行归一化处理简化输入,然后通过遗传算法对SVM训练参数进行同步优化,最后采用SVM算法对网络数据进行检测,分类识别得到网络入侵结果。仿真实验结果表明,该融合算法训练时间短、检测精度高、误报率和漏报率低,是一种有效可行的入侵检测方法。     

基于肤色和改进AdaBoost算法的人脸检测

提出了一种基于肤色和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。从被检图像中分割出肤色区域从而得到包含一系列人脸静态特征的候选人脸区域。针对传统AdaBoost算法在训练过程中的过增益现象提出了一种新的权重更新方法,同时在训练过程中构建级联分类器。通过级联分类器对候选人脸区域进行扫描来准确定位人脸。大量的实验结果表明,所提出的方法在人脸检测上取得了较好的效果。     

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。     

基于支持向量机的地下水位预测

地下水位的动态变化是一个复杂的非线性过程,地下水位与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,将支持向量机方法应用于地下水位预测,并提出相应的模型.实例分析结果表明,与基于GM(1,1)的预测模型相比,地下水位预测的支持向量机模型科学可行,预测精度高,对地下水位预测的问题具有较好的适用性.     

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%.     

基于最大权重独立集的行人检测研究

行人检测是一种基于目标几何和统计特征的目标检测技术,通常包括目标区域的分割和检测,目标检测的准确性和实时性是其重要的评价指标。本文采用可变模板技术进行行人检测,并利用最大权重独立集算法处理帧间的行人匹配。测试结果表明,基于最大权重独立集算法的行人检测能够完成实时的行人检测。     

基于改进HOG LBP特征的行人检测

针对梯度方向直方图(histogram of oriented gradient, HOG)和局部二值模式(local binary pattern, LBP)特征维数高、冗余信息多、影响视频图像中行人检测速度的问题,提出一种基于改进HOGLBP特征的行人检测方法。通过对原有HOG特征进行统计平均,结合单独最优特征组合和巴氏距离(Bhattacharyya)可分性判据选出最优特征,并与LBP特征融合得到改进的HOGLBP特征,然后利用支持向量机(support vector machine, SVM)对样本特征进行训练获得分类器,最后对测试样本进行分类。实验结果表明,该方法使得行人检测的准确率和实时性都有一定的提高,并用自行拍摄的视频验证了该方法的有效性。     

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.     

基于Co-training方法的车辆鲁棒检测算法

针对复杂交通场景车辆检测算法自适应能力差的问题,提出了基于Co-training半监督学习方法的车辆鲁棒检测算法.首先,针对手工标记的少量样本,分别训练基于Haar-like特征的AdaBoost分类器和基于HOG(histograms of oriented gradients)特征的SVM(support vector machines)分类器,使其具有一定的识别能力;然后,基于Co-training半监督学习框架,将利用2种算法进行分类得到的新样本分别加入到对方的样本库中,增加训练样本数量,再次进行分类器的训练.由于这2类特征具有冗余性,各自检测出的正负样本包含对方漏检和误检的图像.由于样本数的增加,再次训练所得到的新分类器的鲁棒性得到了很大提高,能更加准确地检测出车辆,而且由算法对未标记样本进行分类标记,不再需要人为标记,提高了车辆检测算法的自适应能力.     

一种无监督视频行人检测与估计算法

该文提出了一种基于混合模型的视频行人检测算法,该算法首先运用多帧平均值背景提取法获得视频背景;然后,视频场景中某一幅图片减去背景图片获取运动行人图像;最后,运用混合模型的学习算法检测行人并估计行人个数,仿真试验结果证明该文算法的有效性.     

基于机器视觉的运动行人检测系统研究

现代城市交通道路环境中的交通事故给人类社会带来的危害是不言而喻的,因此,如何尽可能地减少交通事故、降低交通事故所带给人们的损失越来越受到关注。为了能够有效地警告驾驶员避免与车辆附近的运动行人发生碰撞或刮擦,从而保护交通环境中的运动行人安全,运动行人检测技术的研究开发将为我国车辆安全辅助驾驶技术的研究提供有力的理论和技术支持。     

基于改进的Adaboost算法的异常检测

异常检测问题是不均衡分类问题,Adaboost算法是一种有效的分类方法．分析了标准Adaboost算法,找出了标准Adaboost算法两个可以改进的地方,给出了改进的Adaboost算法,并在此基础上给出了异常检测算法．对医疗数据的异常检测结果表明了该算法的有效性．