基于支持向量机的行人检测研究

随着现代交通发达程度的不断提高,同时随着我国现代居民人均收入水平的不断提高,私家车的数量也在不断的上升,由此引发的交通事故率同样在不断上升。行人检测智能系统是被用于汽车前部的检测系统,其能够对前方出现的行人进行检测,并以此预先提醒机动车驾驶者,避免出现交通事故。本文即是对基于支持向量机的行人检测系统进行的研究,分析了行人检测的方法,并探讨了支持向量机的相关概念,最后分别针对于图像和视频的行人检测模式进行了研究,以期能为相关工作提供参考。     

聚合支持向量机分类器的行人检测方法

针对支持向量机分类器的行人检测方法采用欠采样方法,存在正负行人比例不平衡造成的准确率不高问题,结合欠采样和EasyEnsemble方法,提出一种聚合支持向量机（Ensemble SVM）分类器的行人检测方法。随机选择负样本作为初始训练样本,并将其划分为与正样本集均衡的多个子负样本集,构建平衡子训练集,线性组合成EasyEnsemble SVM分类器;利用该分类器对负样本进行分类判断,将误判样本作为难例样本,重新划分构建新的平衡子训练集,训练子分类器,结合EasyEnsemble SVM分类器,得到Ensemble SVM分类器行人检测方法。在INRIA行人数据集上的实验表明,该方法在检测速度和检测率上都优于经典的SVM行人检测算法。     

基于层次支持向量机的人脸检测

针对彩色图像人脸检测,提出了肤色模型和层次支持向量机相结合的人脸检测方法。检测时首先利用调节的肤色模型提取出人脸候选区域,然后对这些候选区域用线性支持向量机和主成分与非线性支持向量机相结合的层次支持向量机进行验证,获得真正的人脸区域。实验表明,该方法对图像偏色有一定的鲁棒性并可以用于灰度图像的人脸检测,而且检测正确率和速度比基于肤色和模板匹配的方法有了一定的改进。     

基于改进支持向量机的高维隐写盲检测方法

针对高维大样本空间中支持向量机( SVM)存在计算复杂度高、分类精度低等问题,在随机子空间方法与主成分分析方法的基础上,提出一种特征加权支持向量机的高维隐写盲检测方法。通过随机子空间对原始高维样本的特征空间进行随机采样,产生多个低维的特征子集,在特征子集中采用主成分分析法进行特征提取,并利用卡方统计计算特征权重,运用特征加权核函数训练各基SVM分类器,并用多数投票法融合各基分类器结果得到最终分类结果。对HUGO隐写算法的实验结果表明,该方法能有效降低SVM计算复杂度,与传统方法相比,具有较高的隐写检测率和更快的分类速度。     

改进的卷积神经网络行人检测方法

为了在行人检测任务中使卷积神经网络（CNN）选择出更优模型并获得定位更准确的检测框,提出一种改进的基于卷积神经网络的行人检测方法。改进主要涉及两个方面：如何决定CNN样本迭代学习次数和如何进行重合窗口的合并。首先,关于CNN样本迭代次序问题,在顺序迭代训练多个CNN分类模型的基础上,提出一种基于校验集正确率及其在迭代系列分类器中展现出的稳定性进行更优模型选择的策略,以使最终选择的分类器推广能力更优。其次,提出了一种不同于非极大值抑制（NMS）的多个精确定位回归框合并机制。精确定位回归框的获取以CNN检测过程输出的粗定位框作为输入。然后,对每个粗定位框应用CNN精确定位过程并获得对应的精确定位回归框。最后,对多个精确定位回归框进行合并,合并过程考虑了每个精确定位回归框的正确概率。更精确地说,最终的合并窗口是基于多个相关的精确定位回归框的概率加权求和方式获得。针对提出的两个改进,在国际上广泛使用的行人检测公共测试数据集ETH上进行了一系列实验。实验结果表明,所提的两个改进方法均能有效地提高系统的检测性能,在相同的测试条件下,融合两个改进的方法相比Fast R-CNN算法检测性能提升了5.06个百分点。     

改进蚁群算法和支持向量机的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种改进蚁群优化算法（ACO）和支持向量机（SVM）相融合的网络入侵检测方法（ACO-SVM）。将SVM模型参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到SVM最优参数,采用最优参数建立网络入侵检测模型。利用KDDCUP99数据集对ACO-SVM性能进行测试,结果表明,ACO-SVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。     

改进的卷积神经网络行人检测方法

提出基于YOLOV3和DenseNet相结合的轻量化行人检测算法。加入HSV图像处理模块强化行人特征,利用卷积神经网络提取行人特征,通过k均值聚类算法筛选预测框,借鉴特征金字塔的思想做高低层特征融合和预测,利用Dense Block结构对网络轻量化进行完善,在国际广泛使用的行人数据集上进行一系列实验。实验结果表明,检测速度比现有的优秀目标检测模型YOLOV3提升了8倍,模型大小为YOLOV3的1/107,所提方法在测试集上的实时性和准确率都有所提高。     

基于支持向量机和最小二乘支持向量机的入侵检测比较

将支持向量机和最小二乘支持向量机用于入侵检测之中,利用主元分析对数据进行约简,然后使用SVM和 LS-SVM对数据进行训练和测试.基于KDDCUP'99做了三组对比实验,对支持向量机和最小二乘支持向量机的性能做了统计.实验结果表明,SVM比LS-SVM分类能力强,但是LS-SVM耗时较少.     

基于深度卷积神经网络的行人检测

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。     

基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法

在目标检测方法中,通过使用具有不同遮挡程度的数据集进行训练,能够提升目标检测算法对遮挡的不变性,但现实生活中的数据集往往存在长尾效应。因此提出一种基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法。通过对抗网络在输入数据上进行计算得到不同遮挡程度的样本,使用Faster RCNN算法进行训练提升遮挡不变性,以此提高算法检测精度。实验结果表明,该方法与Faster RCNN相比,在VOC 2007数据集上平均精度提升了2.2个百分点,在VOC 2007和VOC 2012联合数据集上平均精度提升了1.3个百分点。     

基于支持向量机的彩色图像边缘检测

提出了一种新的基于支持向量机的彩色图像边缘检测算法.将彩色图像像素3×3邻域内像素的RGB值表示为一个27维的向量,作为该像素的特征,利用支持向量机直接判断其是否为边缘点.针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行彩色图像的边缘检测,其检测效果可以和传统的Sobel等边缘检测算子相当.     

基于改进的卷积神经网络光学薄膜缺陷识别

为对光学薄膜缺陷图像进行准确识别分类,提出一种基于改进的卷积神经网络光学薄膜缺陷图像识别方法.为突出输入图像中的缺陷信息,采用改进的LBP算法对图像进行预处理.从三个方面对传统的卷积神经网络进行改进:为了解决单通道卷积神经网络对图像特征提取不充分的问题,构建双通道卷积神经网络;改进传统的ReLU激活函数,避免模型出现欠...     

基于支持向量机与邻域信息的肤色检测

根据支持向量机理论和肤色信息分布特点,提出利用像素点的8邻域信息,用C-支持向量机的方法进行图像的肤色检测.在YCbCr颜色空间,去除照度分量,用像素点及其8邻域内各点的Cb、Cr分量构成的向量作为输入,像素点所属类别为输出,高斯函数为核函数,采用序列最小最优化学习算法,构造了C-支持向量机肤色检测器.实验表明,当核宽度为80,惩罚系数C为200时,该肤色检测器的检测正确率可达到0.977.     

融合卷积神经网络与VLAD的闭环检测方法

传统的闭环检测方法大多采用人工设计的特征,很容易受到环境的影响。卷积神经网络通过提取层次化特征,更好地应对了光照变化,但忽略了图像的局部空间特性。针对该问题,提出一种融合VGG16与VGG-NetVLAD的闭环检测算法。该网络保留了VGG16的部分结构,并在最后一层引入了基于局部聚合描述符向量(VLAD)思想的池化层NetVLAD,使提取的特征更适用于闭环检测。实验表明,相较于传统的视觉词袋模型及其他几种深度学习方法,该算法具有更强的泛化性,可以在闭环检测中达到更高的准确率并满足实时性的要求。     

基于Dirichlet过程的行人检测方法

使用图像特征提取技术、特征描述技术、特征码书和Dirichlet过程,自适应地生成了一组部件来表征行人。在此基础上,结合了均值漂移算法、部件直方图和支持向量机等技术提出一种新颖的行人检测方法。实验结果表明该方法结构简单,具有较高的检测率和较低的误检率,同时还可以推广至检测其他类型的物体,具有较高的实用价值。     

基于自适应特征选择和SVM的图像分类的研究

提出多特征结合的图像分类方法,分别提取颜色特征和LBP纹理特征,同时提出Adaboost算法对特征进行选择,选择最能表示图像的特征,这样既降低了特征的维数,又提高了分类的精度。最后对基于SVM的多类图像分类方法进行了研究,提出在二类支持向量机的基础上构造多类分类器的方法,实验结果表明,提出的方法能够很好地用于图像分类。     

基于卷积神经网络的食品安全领域谣言检测方法

近年来,食品安全已经成为政府和社会最关心的问题之一。与此同时,大量食品安全领域的谣言也在社交媒体平台上疯狂传播。现有的研究大多针对通用领域的谣言进行检测,忽视了不同领域谣言之间存在的差异性。针对食品安全这一领域谣言的特点,提出一种基于卷积神经网络的食品安全领域谣言检测方法。用领域实体抽取策略得到的实体特征与文本卷积神经网络提取的深度文本特征做拼接融合,再进行谣言判断。实验结果表明,在食品安全领域谣言数据集上,采用该方法检测效果明显优于通用的谣言检测方法,在准确率、召回率和F1值等评价指标上都表现最优。     

改进人工蜂群算法优化支持向量机及应用

针对支持向量机(SVM)的惩罚因子和核函数参数选取难度较大的问题,提出利用改进的人工蜂群算法优化支持向量机相关参数的方法.为了提高ABC算法的寻优能力,在原始ABC算法的搜索公式中引入全局搜索因子.利用UCI数据集对优化后的模型进行验证,证明了其良好的性能.将其应用于船舶压载水系统的故障诊断,实验结果表明,IABC算法...     

一种基于近似支撑矢量机(PSVM)的交通目标分类方法

本文介绍了支撑向量机的特点,给出了实际应用中传统支撑矢量机存在的问题。为了克服支撑矢量机算法的不足,引入了一种近似支撑矢量机（PSVM）算法,并将此算法用于交通目标的分类识别。实验结果表明此算法比BP神经网络法准确率高,比传统的SVM法的效率高。