基于小波变换和支持向量机的步态识别算法

为了快速准确地进行人体运动步态识别,基于运动人体的轮廓宽度特征,提出了一种新的步态识别算法。该算法首先对每个序列进行运动轮廓抽取,同时从3个方向(水平、垂直、斜向)对时变的2维轮廓进行投影扫描,并分别转换为对应的特征向量;然后通过对级联的特征向量进行离散正交小波变换来提取低维步态特征,并抑制噪声;在此基础上采用支持向量机训练步态分类器组,最后用支持向量机组进行步态识别。在一组30人构成的步态数据库中进行的实验结果表明,该算法具备快速、稳健的特征,识别率达到91%,初步具备了实际应用的价值。     

基于模糊支持向量机的步态识别

提出基于模糊支持向量机（FSVM）的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。     

基于模糊支持向量机的步态身份识别研究

由于传统支持向量机本身一些固有的缺陷,众多的学者开始将模糊数学的思想引入支持向量机中,在传统支持向量机的基础上加入了“模糊隶属度”因子．从而构造出了一种新的分类器一模糊支持向量机。本文力图通过分析模糊支持向量机在语言识别方面已有的实验成果。探讨模糊支持向量机在步态识别中的可行性,从而期望模糊支持向量机在步态识别领域能够取得更好的分类效果。     

基于集成学习支持向量机的步态识别

提出一种基于Bagging算法和SVM的步态识别方法。首先应用背景差分法分割出运动人体轮廓,然后将人体分为多个可变区域,并通过计算获取特征向量。采用SVM分类器进行分类识别,为了提高SVM的识别率,采用Bagging算法对分类结果进行分类集成,实验结果表明,该算法取得了很好地识别性能。     

基于统一Hu和支持向量机的步态识别

为了快速准确地进行人体运动步态识别,基于人体轮廓统一Hu矩的不变矩特征,提出了一种新的步态识别算法。该算法首先对每个序列进行运动轮廓提取,然后计算每个序列的不变矩,构成步态特征空间;在此基础上采用支持向量机训练步态,最后用支持向量机进行步态识别。实验结果表明,该算法具备快速、稳健的特征,取得了较好的识别率,初步具备了实际应用的价值。     

基于粗糙集支持向量机的红外步态识别

为进一步提高红外步态识别精度,构建了一种多分类器融合识别新模型,在根据各单分类器识别输出值构建度量向量的基础上,进行基于粗糙集支持向量机的多分类器融合识别.通过在Matlab7.5平台利用中科院红外步态库进行识别仿真实验,获得识别率和累积匹配分值的实验数据及对比结果.实验结果表明,基于粗糙集支持向量机的多分类器融合识别模型比单分类器在识别率方面有大幅度提高,识别性能理想,识别精度高.     

基于足底压力与支持向量机的步态相位识别研究

随着两足机器人、人工假肢技术以及为行走困难病人康复设计的康复训练机器人的发展,在线的步态相位识别方法越来越重要。本文提出的基于足底压力与支持向量机(SVM)的步态相位识别算法主要由五部分组成,即数据采集、数据预处理、特征提取、训练分类器和分类识别。实验表明：该方法能够对运动中的步态相位进行准确的判断。     

基于线性判别分析和支持向量机的步态识别

提出了基于线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)的步态识别方法.应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对人体轮廓进行水平和垂直投影,将垂直和水平投影向量合成为一维步态数据向量.通过线性判别分析对步态数据进行特征提取和压缩,对得到的识别量应用支持向量机进行步态的分类和识别.应用上述方法在CMU步态数据库上进行了实验,实验结果表明本文所提的步态识别方法具有较高的识别性能.     

支持向量机虹膜识别算法研究

提出一种基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别方法.利用形态学和圆形边缘检测算子定位虹膜,并将虹膜纹理映射到极坐标空间;定义了一种新的图像分敷维--极值加权平均分数维,用于提取虹膜特征;利用支持向量机分类器对虹膜特征矩阵进行匹配识别.试验表明,基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类嚣识别的虹膜识别系统识别率高,速度快.     

基于支持向量机的超声检测缺陷识别研究

为解决超声检测领域传统人工神经网络方法对于小样本进行缺陷识别时存在的泛化能力差和过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的超声检测缺陷识别方法.先使用小波分解对信号进行降噪,再使用小波包变换提取特征值,构造多类分类支持向量机进行缺陷识别.实验结果表明,支持向量机方法具有识别率高、泛化能力强等优点,能够应用于超声检测缺陷识别领域.     

支持向量机在人脸识别中的应用研究

研究人脸图像自动识别问题,由于人脸的特征维数较高,正确识别有难度,利用计算机技术对人脸图像进行分析,从中提取有效的特征来识别出人的身份,其关键技术在于人脸特征的提取和模式识别.为此,提出了一种基于支持向量机的人脸识别方法.首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的特征,PCA降维处理消除人脸特征之间的冗余信息,然后采用支持向量机对提取特征进行训练得到最优识别模型,用最优模型对人脸进行识别.对ORL人脸图像库进行仿真实验,识别率达98%,比传统算法高出5%,实验结果表明,既减少了计算复杂度,降低训练与识别时间,又保证实时性,提高识别正确率,为人脸识别的应用提供广泛的前景.     

基于支持向量机的乐音识别

乐音识别的研究早在20世纪60年代就开始了,但是直到最近,识别系统的性能仍不令人满意。本文通过研究乐音的声音和物理特性,提出了利用支持向量机进行乐音识别的新思路,给出了基本的算法框架,并对钢琴的所有单音进行了识别,实验证明该算法提高了识别的快速性和准确性。     

基于支持向量机技术的粮虫图像分类技术研究

介绍了支持向量机的基本思想,提出了一个基于支持向量机的粮虫模式识别系统。该系统先对粮虫图像进行小波边缘提取,根据灰度共生矩阵和局部统计方法提取小波分割后的图像纹理特征。最后利用支持向量机对粮虫图像进行分类。     

基于支持向量机的人脸识别方法

提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类。其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阂值选取边缘检测算法。仿真实验结果表明对于有165幅人脸的Yale人脸库识别率可达92．73％,而对于有798幅人脸图像的AR人脸库识别率可达95．62％,而且该方法对有光照变化的人脸图像有较好的鲁棒性。     

基于多分类支持向量机的模式识别研究

支持向量机是现代人工智能领域中的一个重要分支,它在统计学习理论的基础上,实现了结构风险最小化,提高了分类器的泛化能力,保证了分类的准确度。论文提出一种基于多分类支持向量机的模式识别方法,采用特征选择序列极小化算法对数据样本特征进行选择,并在此基础上,分析对比了“一对一”分类算法和“一对多”分类算法,实验结果表明,“一对一”分类算法的分类准确性较高,且具有较好的推广能力。     

基于支持向量机的肿瘤亚型识别

肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义。该文依据肿瘤的基因表达谱,研究了利用支持向量机进行肿瘤亚型识别的方法。该方法以基因蕴含的样本分类信息量为依据首先排除噪声基因,然后采用支持向量机作为分类器进行肿瘤亚型的识别。文章以急性白血病的基因表达谱数据为例,进行亚型识别并同已有的研究成果进行了对比。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于支持向量机的说话人识别研究

解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义，本文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说话人识别系统的训练和测试，并将小波去噪技术应用于说话人识别的预处理过程中，改善进入说话人识别系统的语音质量。实验表明，在说话人识别系统中，支持向量机结合小波去噪可以获得较好的识别率。