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为提高复杂情况(如遮挡、透视畸变等)下交通标志识别的精度,提出一种有效的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与集成学习的交通标志识别方法。首先通过融合颜色分割、形态学处理、形状检测等多种方法分割出交通标志,然后利用卷积神经网络对其特征进行提取并分别采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和Softmax多类分类器对其进行识别,最后将2种分类结果进行集成作为最终的识别结果。实验结果表明,本文算法可有效提高复杂情况下交通标志识别精度,整体上具有较高的性能。 相似文献
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针对毫米波雷达人体姿势识别方法局限于单一机器学习或深度学习的问题,提出一种基于卷积神经网络和支持向量机的网络结构来实现人体姿势识别。该网络结构通过卷积神经网络对人体姿势的距离角度图进行特征提取,将提取的特征输入分类器中,使用支持向量机代替Softmax进行分类。为了提高训练速度并避免过拟合,使用主成分分析对数据进行降维。利用实际测得的一名实验者摆出的六种人体姿势生成的数据进行验证,实验中每个姿势有200 组数据,共有1,200 组数据,将其80%划分为训练集,其余的20%划分为测试集。实验结果表明,该网络结构较单独使用卷积神经网络拟合速度更快并且准确率得到提升,识别准确率达到100%,整体网络结构简单,具有一定的实用价值。 相似文献
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基于人脸图像的性别识别建模与仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究性别识别问题,人脸图像受到光照、姿态、年龄的变化等影响,采用单一特征提取方法难获得较高的性别正确率。为提高性别识别正确率,提出采用几何特征和主成分分析结合的性别识别算法。首先采用几何特征方法对人脸图像的特征进行提取,然后采用主成分分析选择对识别结果有重要影响的特征,最后将选择特征输入到支持向量机进行学习,建立性别分类器。采用印度人脸库对算法性能进行检验,结果表明,本文算法加快了性别识别的速度,提高了识别正确率,能够对光照和姿态变化较大的图像进行正确识别。 相似文献
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提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,该方法利用核主成分分析
(KPCA)在高维空间具有较强的特征选择能力来提取虹膜图像的纹理特征。采用了一种距
离度量和支持向量机相结合的两级分类方法,前级采用欧式距离来度量图像间的相似性,若
符合条件,给出分类结果,否则拒绝,并转入后一级分类器——支持向量机分类,以减少进
入支持向量机的样本数目,该组合分类方法充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度
快的优点。实验结果表明,该方法提高了虹膜识别率,是一种有效的虹膜识别方法。 相似文献
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基于核主元分析和支持向量机的人脸识别 总被引:5,自引:1,他引:5
核主元分析(KPCA,Kernel Principal Components Analysis)具有能较好地提取非线性特征的优势;支持向量机(SVM,Support Vector Machine)具有较好的非线性映射能力,且泛化能力强。结合核主元分析与支持向量机的特点,提出了一种基于核主元分析与支持向量机的人脸识别方法。该方法首先利用核主元分析对人脸图像进行特征提取,然后依据支持向量机与最近邻准则对所提取的核主元特征进行分类识别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库的实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析(Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA)的方法进行步态特征提取,运用支持向量机(SVM)进行步态识别。根据人体步态下肢摆动距离统计出步态周期,得到步态能量图(GEI),对生成的GEI采用核二维主成分分析方法进行步态特征向量提取,采用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。 相似文献
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在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。 相似文献
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针对低信噪比时单接收节点调制识别率低的问题,提出了基于无线传感网的分布式协作调制识别方法,在低信噪比下实现对四种典型调制方式的正确识别。首先利用网络中相互协作的多个传感器节点,从提高性能出发,在节点能耗最小的前提下,根据特征的识别能力与信噪比的关系以及特征计算量来设计协作方案,每节点只提取部分特征。中心节点处将汇聚来的特征组合成特征向量,并利用支持向量机分类器对其进行分类。仿真表明,该方法的识别性能优于单节点和已有的多节点方法,传感器节点能耗降低,并且对信噪比环境具有更好的自适应性。 相似文献
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基于子空间特征融合的两级掌纹识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单一PCA或PCA只能提取掌纹的线性或非线性特征,单一分类器的掌纹识别率低缺陷,提出一种子空间特征融合的两级掌纹识别方法(PCA-KPCA-SVM)。首先采用子空间特征提取方法PCA、KPCA分别提取掌纹图像线性和非线性特征,然后基于融合特征总类间距离最大准则,计算出最佳的融合系数,得到PCA、KPCA的融合掌纹特征,最后将融合特征输入到欧式距离分类器进行掌纹识别,如果拒绝识别,则输入支持向量机进行二次识别。采用Polyu掌纹图像库进行测试实验,结果表明,相对于对比算法,PCA-KPCA-SVM提高了掌纹识别率,有效降低了掌纹的误识率和拒识率。 相似文献
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在拍摄银行卡时,由于受拍摄角度的不确定性、光照条件的复杂性及卡背景的多
样性等众多因素的干扰,使得自然拍摄场景的银行卡数字识别算法存在较大挑战。为此,提出
一种基于卷积神经网络(CNN)的银行卡数字识别框架。首先,通过投影矫正、边缘检测和形态
学等一系列图像处理算法获取目标数字区域;其次,通过增强的数据集训练一个CNN,使用该
网络通过滑窗识别获取上述目标数字区域,输出初始银行卡号序列,生成为一个数字曲线图;
最后,提出了滑窗优化算法,该平滑算法输入上述初始的银行卡号曲线图,对其进行优化,继
而分割出单个数字并输出最终结果。实验结果表明算法显著提高了银行卡数字识别和分割的准
确率,同时针对较复杂的银行卡图像仍然具有较好的鲁棒性。 相似文献