利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度

提出利用SVM分类方法改进Adaboost算法的人脸检测精度。该方法先通过Adaboost算法找出图像中的候选人脸区域,根据训练样本集中的人脸和非人脸样本训练出分类器支持向量机(SVM),然后通过SVM分类器从候选人脸区域中最终确定人脸区域。实验结果证明,SVM分类算法可以提高检测精度,使检测算法具有更好的检测效果。     

Haar-like特征双阈值Adaboost人脸检测

目的 针对基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法,在应用于视频流时训练的时间较长,以及检测效率较低的问题,提出了一种基于区间阈值的Adaboost人脸检测算法。方法 通过运行传统的Adaboost算法对人脸图像Haar-like特征值进行提取分析后,对人脸样本与非人脸样本特征值进行比较,发现在某一特定的特征值区间内,人脸和非人脸区域能够得到准确区分,根据此特性,进行分类器的选择,在简化弱分类器计算步骤的同时,降低训练时间,提高对人脸的识别能力。除此之外,弱分类器的增强通过Adaboost算法的放大使得强分类器分类精度提高,与级联结构的配合使用也提升了最终模型检测人脸的准确率。结果 利用MIT（Massachusetts Institute of Technology）标准人脸库对改进Adaboost算法的性能进行验证,通过实验验证结果可知,改进后的Adaboost人脸检测算法训练速度提升为原来的1.44倍,检测率上升到94.93%,虚警率下降到6.03%。并且将改进算法在ORL（Olivetti Research Laboratory）、FERET（face recognition technology）以及CMU Multi-PIE（the CMU Multi-PIE face database）这3种标准人脸库中,分别与SVM（support vector machine）、DL（deep learning）、CNN（convolutional neural networks）以及肤色模型等4种算法进行了人脸检测对比实验,实验结果显示,改进后的Adaboost算法在进行人脸检测时,检测率提升了2.66%,训练所需时间减少至624.45 s,检测效果明显提升。结论 提出的基于区间阈值的Adaboost人脸检测算法,在分类器的训练和人脸检测方面都比传统的Adaboost算法性能更高,能够更好地满足人员较密集处（如球场等地）对多人脸同时检测的实际需求。     

复杂背景下人眼的快速定位

采用基于改进Adaboost算法的级联式人脸和人眼分类器检测人脸和眼睛的候选位置,再用支持向量机（SVM）分类器验证并确定人眼的最佳位置;实现了在复杂背景图像中快速、准确的眼睛定位.与传统的Adaboost算法相比,改进的Adaboost算法构建分类器所需的特征数目大大减少,提高了眼睛定位速度;同时利用人脸几何特征的SVM分类器验证,提高了定位精度.实验结果表明该算法具有很好的精确性和实时性.     

基于SVM和Adaboost解决实时流量识别问题

摘要针对当前实时流量识别技术上的不足,本文基于支持向量机算法（SVM）和Adaboost算法,提出了一种实时流量识别算法。这种方法将SVM算法使用在Adaboost算法框架中,通过Adaboost算法来提高SVM算法的对流量样本学习能力,改善了SVM算法在实时流量识别中的准确率,从而改善识别器的性能。仿真实验证明,通过设定算法的迭代次数,这种方法的实时流量识别准确率能够达到85％以上。     

人脸的性别分类

人脸的性别分类是指根据人脸的图像判别其性别的模式识别问题．系统地研究了不同的特征提取方法和分类方法在性别分类问题上的性能，其中包括主分量分析(PCA)、Fishel线性鉴别分析(FLD)、最佳特征提取、Adaboost算法、支持向量机(SVM)．给出了在9姿态人脸库、FERET人脸库和一个网络图片人脸库上的对比实验结果．实验表明人脸中的性别信息集中存在于某个子空间中，因此，在分类前对样本进行适当的压缩降维不但不会明显降低分类器的性能，而且可以大大减少分类的时间开销．最后介绍了将性别分类器与自动人脸检测和特征提取平台集成起来的基于人脸图像的性别判别系统．     

基于量子粒子群优化SVM算法的水质预测研究

水质分类受多个特征属性影响。采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）方法研究水质预测问题。对特征属性过多导致SVM的分类精度下降的问题，采用主成分分析算法进行特征降维。针对SVM中的多参数优化问题，采用量子粒子群优化算法对SVM参数（核函数、惩罚因子）进行寻优。提出了一种基于主成分分析和量子粒子群优化的SVM算法。实验结果表明，该方法能够快速提取出最优参数组合，其泛化性能较高。     

基于PCA及机器学习的人脸识别应用研究

针对人脸识别问题,提出利用PCA算法提取特征脸,采用LDA和SVM算法进行人脸分类并比较两种算法的分类结果,展示在ORL以及Yale数据库上的实验结果,提出SVM算法在人脸光照变化的数据集上的结果更好,LDA算法在人脸方位变化的数据集上的结果更好且算法复杂度更低、识别效率更高。     

多类SVM在图像艺术属性分类中的应用研究

针对当前图像分类研究中,依据图像艺术风格属性进行分类的算法尚不多见的情况,实现了一种基于艺术属性的图像自动分类系统,其中主要涉及摄影作品、国画、水彩画、素描、油画等几种典型艺术风格的图像。系统采用支持向量机（SVM）作为分类器,运用分等级的分类方法,提出了一种针对艺术属性图像分类的特定SVM二叉树多类分类算法;而后通过对各类图像艺术风格特征的分析,分别提取了有代表性的、区分度好且易于计算的特征;最后针对各级分类特性和分类器总体特性进行了实验分析,实验结果表明,系统具有良好的分类性能。     

基于PCA和SVM算法的人脸识别

人脸识别是计算机视觉和图像模式识别领域的一个重要技术。主成分分析（PCA）是人脸图像特征提取的一个重要算法。而支持向量机（SVM）有适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优点。文章将两者结合,先用PCA算法进行人脸图像特征提取,再用SVM进行分类识别。通过基于ORL人脸数据库的计算机仿真实验表明,该方法具有很好的可行性和实际意义。     

面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法

由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP（Local Binary Patterns）已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR（Augmented Variance Ratio）特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.