基于量子遗传算法的支持向量机人脸识别技术

首先应用K-L变换对人脸图像进行特征提取,然后利用支持向量机对其进行识别：由于支持向量机的参数对识别性能有较大影响,因此这篇文章采用量子遗传算法对支持向量机参数进行选取。算法解决了支持向量机参数选取的难题。利用0RL人脸库进行仿真实验,得到了较好的识别效率。     

支持向量机和遗传算法的人脸识别方法

支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具,作为分类器被认为具有很高的推广性能,无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的,核函数参数σ²和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响。针对支持向量机在人脸识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法（GA）的参数选择优化方法。利用笔者曾提出的基于小波分解和积分投影的人脸特征提取算法对人脸图像进行特征参数提取,然后利用优化的支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于支持向量机和遗传算法的人脸识别研究

采用自适应遗传算法(AGA)优化筛选改进高斯核函数支持向量机(SVM)参数模型进行人脸特征分类。支持向量机的泛化性能主要取决于核函数类型和核函数参数及惩罚系数C,本文在传统高斯核函数基础上提出改进高斯核函数作为支持向量机的非线性映射函数,并使用自适应遗传算法优化筛选核函数参数和支持向量机惩罚系数,将优化后的SVM模型用于人脸库进行实验仿真。实验结果表明,本文方法比传统高斯核函数支持向量机分类器模型有更高识别率。     

基于支持向量机的自动人脸识别

首先应用K-L变换对人脸图像进行特征提取,然后利用支持向量机进行识别。由于支持向量机参数对其性能有较大影响,为此采用遗传算法对其参数进行选取。为了能用较少的特征个数得到较高的识别率以提高识别速度,对所需提取的有效特征个数一并进行了选择。算法既解决了支持向量机参数选取的难题,又能够利用较少的人脸特征得到较高的识别率。利用ORL人脸库进行仿真实验。得到了97．5％的正确识别结果,验证了算法的有效性。     

基于混合核函数支持向量机和遗传算法的人脸识别

提出了一种基于混合核函数支持向量机和遗传算法的识别方法,用于人脸识别。该方法结合了支持向量机的学习性能和遗传算法的寻优性能,与传统的方法相比,具有速度快、误差少、效率高的特点,在实验中能够较精确地对人脸进行识别。     

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。     

基于支持向量机的人脸识别研究

研究基于支持向量机的人脸识别技术.在识别过程中,首先将人脸图片分为子图片,再利用离散小波变换提取子图片特征组合为多维向量作为整幅人脸图片特征.在此基础上,为每个类构造一个支持向量机进行识别.基于ORL人脸数据库的模拟实验表明,算法实现较简单,并具有较好的性能.     

基于支持向量机的人脸识别

由于支持向量机(SVM)有着适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优势,并且基于核函数主元分析的方法对于非线性问题的特征提取来说较为合理,因此提出了一种基于核函数主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。在使用KPCA方法对人脸图像进行特征提取后,用SVM对特征向量进行分类识别。利用剑桥ORL的人脸数据库进行的实验结果验证了本算法的有效性。     

基于支持向量机的人脸识别方法

1.引言人脸是人类视觉中的常见模式,人脸识别在安全验证系统、公安(犯罪识别等)、医学、视频会议、交通量控制等方面有着广阔的应用前景。现有的基于生物特征的识别技术,包括语音识别、虹膜识别、指纹识别等,都已用于商业应用。然而最吸引人的还是人脸识别,因为从人机交互的方式来看,人脸识别更符合人们的理想。虽然人能毫不费力地识别出人脸及其表情,但人脸的机器自动识别仍然是一个具挑战性的研究领域。由于人脸结构的复杂性以及人脸表情的多样性、成像过     

基于支持向量机方法的人脸识别研究

采用 SVM方法进行人脸识别研究 ,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合 SVM处理的二分类问题 ,克服了传统 SVM方法在解决多分类问题上的一些缺陷 .实验以手工与自动两种预处理方式在 FERET和 Bio ID人脸库上完成 ,并与 PCA方法进行了对比 ,结果表明本文的 SVM方法比 PCA方法有更好的概括能力和更高的正确识别率 ,使得今后建立一个基于 SVM方法的人脸自动检测和识别系统成为可能     

基于偏最小二乘法与支持向量机的人脸识别

该文认为在人脸识别中,偏最小二乘回归方法作为一种新的降维方法,在处理小样本问题时具有明显优势,而主元分析方法作为一种传统的降维方法在选择分量时没有考虑类信息,因而有可能忽略掉重要的分类信息。支持向量机（SVM）模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性。该文提出了一种基于偏最小二乘与支持向量机的人脸识别方法。利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别。ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。     

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Gabor小波特征抽取和支持向量机的人脸识别

文章利用Gabor小波对位置误差、光线等因素具有强的鲁棒性的优点,将人脸图像在一定格点上取大小和方向不同的2D-Gabor小波变换,取变换系数幅值作为特征向量,送入支持向量机中进行分类。有效地结合了Gabor小波的特征抽取能力和支持向量机的分类能力,并对AT&T人脸库进行性别分类和人脸识别,得到了较高的识别率。     

基于Gabor小波变换和支持向量机的人脸识别

将Gabor小波变换和支持向量机分类方法结合起来进行人脸识别。通过由Gabor小波变换系数表示的若干个人脸模板和人脸图像之间的匹配来确定特征点的近似位置；在所有的特征点位置计算Gabor小波变换系数并将其串联成表示人脸图像的向量；采用一种层次分解的支持向量机二叉决策树进行分类识别。实验结果表明了该方法的可行性。     

基于增量学习SVM的人脸识别

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。     

支持向量机的汉语连续语音声调识别方法

声调信息在汉语语音识别中具有非常重要的意义。采用支持向量机对连续汉语连续语音进行声调识别实验,首先采用基于Teager能量算子和过零率的两级判别策略对连续语音进行浊音段提取,然后建立了适合于支持向量机分类模型的等维声调特征向量。使用6个二类SVM模型对非特定人汉语普通话的4种声调进行分类识别,与BP神经网络相比,支持向量机具有更高的识别率。     

基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测

介绍了支持向量机用于时间序列预测的理论基础和遗传算法优化支持向量机参数的方法,首次把遗传算法优化参数支持向量机应用于两组实际网络流量的预测,并与BP神经网络和RBF神经网络方法进行了比较.结果表明:支持向量机相比较BP神经网络和RBF神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好.利用支持向量机预测网络流量是一种可行、有效的方法.