基于支持向量机的视频字幕自动定位与提取

视频字幕蕴含了丰富语义 ,可用于对相应视频流进行高级语义标注 .文中首先将原始图像帧分割为 N× N的子块 ,提取每个子块的灰度特征 ;然后使用预先训练好的 SVM分类机进行字幕子块和非字幕子块的分类 ;最后结合金字塔模型和后期处理过程 ,实现视频图像字幕区域的自动定位提取 .实验表明文中方法取得了良好的效果     

基于排序支持向量机的缩略词自动提取方法

针对网络文本中缩略词及其对应解释的提取,提出基于排序支持向量机的缩略词自动提取算法.通过构建两步排序模型,从局部提取到全局排序提取得到缩略词同时返回它所对应候选解释的排序列(最准确、使用最普及的解释排在最前),由此来剔除反例,使用户较容易找到真正的解释.实验结果表明本文算法在准确性和不同领域适应性上都优于已有方法.     

基于最小二乘支持向量机的特征增量学习算法

本文针对传统的增量学习算法无法处理后采集到的样本中含有新增特征的问题,设计适应样本特征维数增加的训练算法。在基于最小二乘支持向量机的基础上,提出了特征增量学习算法。该算法充分利用先前训练得到的分类器的结构参数,仅对新增特征采用最小二乘支持向量机进行学习。实验结果表明,该算法能够在保证分类精度的同时,有效效地提高训练速度并降低存储空间。     

基于能量特征和支持向量机的网络蠕虫检测方法

根据网络蠕虫攻击的特点,建立了能够反映蠕虫扫描特征的失败连接流量(FCT)时间序列,提出了一种基于FCT时间序列小波包能量特征和支持向量机(SVM)的蠕虫检测新方法。该方法利用小波包分析计算FCT时间序列在各频带投影序列的能量分布,获得能够表征蠕虫扫描的特征向量,使用经过样本训练的SVM分类器进行分类,实现蠕虫攻击扫描的自动检测。实验结果表明,该方法能够比较准确地检测蠕虫攻击,和理论值相比,漏报率低于6%,误报率低于1%。     

基于支持向量机的指纹特征点提取方法

由于指纹的匹配是根据指纹特征点匹配的,所以指纹特征点提取方法的好坏将直接影响指纹匹配的成功率.针对指纹特征点提取耗时较长的问题,提出了一种在细化指纹上,利用支持向量机的特征点(端点及分叉点)提取方法,首先进行指纹特征点初提取,即将特征点的8邻域模板作为输入,特征点类型作为输出,建立支持向量机网络并进行训练.将任意的纹脊点的8邻域输入到已训练好的支持向量机网络就可得到特征点的类型.初提取得到的指纹特征点集中存在大量伪特征点,判断图像边缘并根据特征点之间的方向及距离消除伪特征点.仿真结果表明,改进方法指纹提取的速度快,同时去除伪特征点的准确率高.     

一种基于支持向量机的特征选择算法

当特征集合存在强相关的特征子集且共同对分类问题有重要贡献时,传统方法通常从该子集中随机选择一个特征,导致数据可读性和分类性能下降.为此,面向多分类问题,提出一种基于支持向量机的特征选择算法,并设计一种快速迭代算法.该算法能够自动选择或剔除强相关的特征子集,在得到有效特征的同时实现特征降维.利用人工数据集和标准数据集进行试验,结果表明文中算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好表现.     

基于回归树的支持向量机规则提取及应用

支持向量机（SVM）因为核函数应用内积运算造成了模型较强的“黑箱性”。目前SVM的“黑箱性”研究主要采用规则提取方法解决分类问题,而回归问题鲜有提及。针对回归问题,尝试性提出基于回归树算法的SVM回归规则提取方法,算法充分利用支持向量的特殊性以及回归树的优势,建立支持向量的决策树模型,成功提取出决策能力高,包含变量少,计算量小且容易读取的规则。通过标准数据集Auto MPG和实际的煤制甲醇生产数据集进行了验证,与其他算法对比分析结果表明,所提取的回归规则在训练精度和预测精度等方面都有一定程度的提高。     

基于遗传算法和支持向量机的特征选择研究

为了让特征子集获得较高的分类准确率,提出了基于遗传算法和支持向量机的特征选择方法.该方法在ReliefF算法提供先验信息的基础上,将SVM参数混编入特征选择基因编码中,然后利用遗传算法寻求最优的特征子集和支持向量机参数组合.实验结果表明,通过该方法选择的特征子集和支持向量机参数组合能以较小的特征子集获得较高的分类准确率.     

基于支持向量机和纹理特征的人脸识别

提出了一种基于支持向量机和纹理特征的识别方法及框架模型。即在研究支持向量机理论的基础上,采用支持向量机的分类算法实现人脸识别系统的训练和测试,并将图像的纹理特征技术应用于人脸识别的预处理中。实验表明支持向量机和纹理特征相结合可以获得较好的识别率。     

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。     

基于支持向量机的位置相关计算

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,该理论主要研究在有限样本下的学习问题.为了得到最佳的推广能力,支持向量机方法在模型复杂度和学习能力之间寻求最佳折中,妥善解决了机器学习中常见的过学习问题.将该方法应用在信号指纹定位技术的第二阶段,即在线阶段,以数据采集阶段采集到的数据为基础,建立了接收信号强度为输入,对应位置坐标为输出的模型.最后用测试样本检验该模型,定位结果验证了支持向量机在小样本情况下的学习能力.     

基于支持向量机的股市预测

针对股票市场高燥声、强非线性和不确定性等特点和以往传统神经网络预测方法存在的不足,提出了一种基于支持向量机的股市预测方法。该方法主要运用了支持向量机回归的方法结合滚动时间窗来学习建摸。首先通过把低维输入空间的输入向量映射到高维特征空间,将非线性问题转化为线性,然后在结构风险最小化原则下进行二次规划,并求得最优解,从而建立模型。从仿真实验中可以看到,该方法建立的模型较为准确地预测了600009、000815两只股票的日均价,表现出了较强的泛化能力。     

基于K近邻的支持向量机分类方法

针对支持向量机对噪声和孤立点非常敏感,以及对大规模且交错严重的训练集支持向量个数多,分类速度慢和精度低等问题,基于KNN方法提出KNN-SVM分类器.首先在特征空间中,根据每个样本K个近邻中同类别样本数目的多少来删减样本集,然后对新样本集进行SVM训练;又证明了当取高斯核函数或指数核函数时,上述删减方法可简化为在原空间中进行.该方法减少了由噪声和孤立点以及一些对分类面贡献不大的样本所带给训练器的负担,减少了支持向量的个数,从而与SVM相比,加快了训练和测试速度,提高了分类精度.仿真实验表明KNN-SVM具有上述优势,而且比NN-SVM更能合理地删减样本集,达到更高的分类精度.     

基于支持向量机的生物序列分析

支持向量机是一种比较新的机器学习方法,它满足结构风险最小的要求,并且能够适用于高维的特征空间,因此在生物序列分析中得到了广泛地应用。结合基因序列的特点,提出了一种新的核函数--位置权重子序列核函数。这个核函数融合了基因序列中子序列的组成特征和位置信息,能够比较充分地体现序列特征。将这个核函数用于基因剪接位点的识别分析,得到的结果表明,采用了位置权重子序列核函数的支持向量机能够很好的识别剪接位点,与其它方法相比,取得了更高的识别精度。     

基于SVM主动学习的入侵检测系统

研究在入侵检测中,采用基于支持向量机(SVM)的主动学习算法,解决小样本下的机器学习问题。该文提出了基于SVM主动学习算法的系统框架及适用于入侵检测系统的SVM主动学习算法,讨论了候选样本集的组成比例、候选样本集数量及核函数的不同参数选取对检测结果的影响。通过实验验证,基于SVM主动学习算法与传统SVM算法相比,能有效地减少学习样本数,提高检测精度。     

基于支持向量机函数逼近的性能研究

通过仿真分析比较支持向量机与前馈神经网络在非线性函数逼近的结果,得出在小样本下,SVM的样本依赖程度、抗噪声能力和泛化性能都优于前馈神经网络。     

基于SVM的车型识别系统的设计与实现

支持向量机(SVM)理论建立在结构风险最小化原理基础上,对非线性、高维数的小样本问题有非常好的分类效果和学习推广能力。本文设计了基于支持向量机的车型识别系统,系统通过对摄像机采集的视频图像进行运动目标检测分割、特征提取与选择、模式识别等处理,达到实时车型识别。试验结果表明,该系统有很高的识别率和适应性。     

基于约简核矩阵的稀疏最小二乘支持向量机

为了解决最小二乘支持向量机模型稀疏性不足的问题,提出了一种约简核矩阵的LS-SVM稀疏化方法.按照空间两点的欧式距离寻找核矩阵中相近的行(列),并通过特定的规则进行合并,以减小核矩阵的规模,进而求得稀疏LS-SVM模型.以高斯径向基核函数为例,详细阐述了改进方法的实现步骤,并通过仿真表明了采用该方法求得的稀疏LS-SVM模型泛化能力良好.     

基于SVM的综合评价方法研究

系统介绍了统计学习理论与支持向量机的基本思想，研究了它们在综合评价中的应用。分析了科研立项评审系统的设计方法，建立了基于SVM的评审系统。文末比较了新评审系统和采用其它方法如模糊排序、神经网络等建立的评审系统所分别取得的拟合效果，比较结果表明：采用支持向量机设计的评审系统结构简单、思路清晰地且能取得更为理想的评审结果。