基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中的高维、小样本问题,提出了一种基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别方法。首先对人脸图像进行多分辨率的Gabor滤波,对得到的人脸Gabor特征向量空间进行均匀下采样来降低特征空间维数,然后用主成分分析方法来进一步降低人脸Gabor特征向量空间的维数。接着把得到的人脸Gabor特征向量作为支持向量机的输入进行训练获得人脸分类器。通过对ORL和Yale两个人脸库的试验,表明该方法具有识别率高和鲁棒性强的特点。     

基于组合核函数支持向量机的人脸识别

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。为了得到学习能力和泛化能力较好的核函数,根据核函数性质,将局部核函数和全局核函数线性组合成新的核函数-组合核函数,采用Cross-Validation方法对其参数和组合系数进行优化选择;将该核函数应用于支持向量机中,并对YALE人脸库和ORL人脸库进行实验。仿真结果验证了该核函数的有效性。与普通核函数的支持向量机的比较实验表明:该组合核函数的支持向量机优于普通核函数的支持向量机。     

LDA及支持向量机的人脸识别算法研究

在主成分分析的基础上采用线性差别分析法对人脸图像进行特征提取,构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间运用线性差别分析法进行人脸识别。在支持向量机方法理论基础上,利用LibSVM分类器对处理后的人脸图像进行分类,考虑到核函数参数对分类结果的影响,通过参数寻优及算法的改进将多类问题的分类简单化,并大大提高识别效率,在ORL人脸库的识别结果表明,本方法在特征参数个数的选取、识别效果等方面都有其独到的优越性,具有很好的可行性和实际意义。     

基于支持向量机的新生儿疼痛表情识别

研究不同的特征提取方法和分类方法在分类问题上的性能,其中包括主分量分析(PCA)、Adaboost算法、支持向量机(SVM),并进行了仿真实验.仿真结果表明,相对于使用主分量分析方法,利用Adaboost算法结合支持向量机的分类方法进行特征提取和选择的效果更好.     

基于K-L变换和支持向量机的

提出了应用K-L变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法。K-L变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量，而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。利用上述原理根据轴承振动信号的变化特征，采用K-L变换对其提取状态主特征向量，然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明，K-L变换分解后的主特征向量与支持向量机相结合可以有效地、准确地识别轴承的故障模式，为轴承故障诊断向智能化发展提供了新的途径。     

基于支持向量机和遗传算法的特征选择

支持向量机是一个具有多类分类能力的非线性分类器,利用特征集中的不同特征组合构成特征子集,所提供的数据在支持向量机上的平均正确分类率为目标函数值,利用遗传算法在整个特征组合空间中搜索能实现平均正确分类率最大化的最优特征子集。     

基于特征加权的多核支持向量机

提出一种改进的多核支持向量机算法。利用特征向量的信息熵,计算出特征向量关于分类标签的信息增益,用该信息增益作为数据集特征向量的权重系数,然后结合多核支持向量机的核学习能力,对特征向量非均等区别对待,使得分类更加准确。对比实验结果表明,与支持向量机、多核支持向量机相比,改进算法分类正确率得以提升。     

基于小波子图和决策融合的人脸识别算法

提出了一种基于小波子图和决策融合的人脸识别算法。首先将图象进行适当层数的小波分解，每次分解只取最低频子图。然后对低频子图再进行一次小波全分解得到不同方向的四个子图。在这四个子图上分别进行传统的主分量分析(PCA)或者进行傅立叶变换(即频谱脸算法)，可得到四个识别结果，再根据一种决策融合方案得出最终的识别结果。最后，我们用O1ivetti人脸数据库对本文的算法与传统的PCA算法，基于单一小坡子图的PCA算法以及频谱脸算法进行了比较。实验结果显示：应用了多个小波子图以及决策融合方案后，识别率都有一定的提高。     

基于支持向量机和遗传算法的水下目标特征选择算法

基于统计学习理论和遗传算法理论，提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验，证明了该算法的有效性和鲁棒性，它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高，样本采样困难，数目偏少的实际情况下的分类识别问题。     

改进的支持向量机SMO算法说话人识别系统研究

支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解决模式识别问题的有效工具.本文把支持向量机应用在说话人识别系统中,对支持向量机的SMO算法进行了论述,并对SMO中有关两个待优化拉格朗日乘子的选取做了改进,用简单的排列算法取代函数集中的遍历操作来使目标函数值下降,实验证明SMO算法具有占用内存少,运算速度快等优点,本文中的SMO改进算法可以节省50%时间.     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

基于支撑矢量机的遥感图像目标识别

基于支撑矢量机对二值遥感图像飞机目标进行了识别，与欧氏距离判别法和神经网络方法的识别结果比较，表明对以矢量表示的高维二值为特征的图像识别问题，支撑矢量机方法具有良好的推广能力。而且，不同图像的二值化取值范围对识别结果有着直接的影响。     

一种改进的FSVM语音情感识别算法

针对语音特征参数对某类情感具有不确定性的问题,提出一种基于典型相关性分析的改进模糊支持向量机算法,应用于语音情感识别.采用典型相关性分析方法对特征向量进行降维,得到样本的约简向量集,在此约简向量集上建立模糊支持向量机模型判定情感类型.仿真实验结果表明,该方法相比于传统支持向量机法和模糊支持向量‘机法具有较高的识别准确率.     

一种基于支持向量机与纹理的岩屑识别算法

针对在随钻过程中如何自动、快速、准确地识别岩屑的问题,对岩屑的纹理进行了深入的分析研究,采用Gabor滤波器对不同岩性的岩屑图像进行纹理提取和分析,提取了反映不同岩屑图像纹理结构的特征参数,最后将支持向量机应用到岩屑的识别过程中,取得了较好的识别效果。通过对四川洛带气田4口井的现场随钻,结果证明算法识别正确率达到90％以上,为快速自动录井提供了一条有效的途径。     

基于支持向量机的局部放电模式识别

对电机绝缘系统的典型放电脉冲采用二维谱图提取的放电指纹特征,用支持向量机方法来识别不同的放电类型．识别结果令人满意,表明了支持向量机适于局部放电的识别,对改善局部放电在线监测系统的性能以及该项技术的实用化起到了一定作用．     

基于支持向量机的局部放电模式识别

对电机绝缘系统的典型放电脉冲采用二维谱图提取的放电指纹特征,用支持向量机方法来识别不同的放电类型.识别结果令人满意,表明了支持向量机适于局部放电的识别,对改善局部放电在线监测系统的性能以及该项技术的实用化起到了一定作用.     

独立成分分析和支持向量机的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的性能,提出了一种新的虹膜识别方法。该方法采用独立成分分析获取虹膜高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后在该独立成分空间中,利用支持向量机的泛化特性构造最优分类超平面。通过CASIA虹膜数据库的仿真实验,该方法降低了特征空间维数,具有较高的正确识别率。特别是对高斯核,取得了98.61%的正确识别率,较相异度函数和最近特征线方法分别高6.48%和4.54%,同时也提高了算法的鲁棒性和灵活性。