基于主分量分析与支持向量机的人脸检测研究

提出一种基于主分量分析和支持向量机的层叠人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用主分量分析方法进行粗筛选,滤去大量非人脸窗口,之后用支持向量机对通过的窗口进行分类。由于在通过主分量分析方法所限定的子空间内训练SVM,有效地降低了训练的难度。实验对比数据表明,该方法降低了分类器的训练难度,计算复杂度较低,大大提高了检测速度。     

基于2DPCA和支持向量机的人脸检测研究

提出一种基于二维主分量(2DPCA)分析和支持向量机的层叠人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先采用2DPCA分析方法滤去大量非人脸窗口,之后用支持向量机对通过的窗口进行检测。由于在通过2DPCA分析方法的子空间内训练SVM,降低了分类器的训练难度。并且和传统的PCA方法相比,2DPCA直接采用二维图像矩阵表示人脸,进行特征提取,提高了计算效率。实验对比数据表明该算法大大提高了检测速度,降低了虚警率。     

基于支持向量机的快速人脸检测

提出一种基于支持向量机的快速人脸检测算法,适用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用双眼模板匹配方法进行粗筛选,之后对候选窗口用小波变换提取特征,将特征向量送入支持向量机进行分类检测。由于采用双眼模板进行粗筛选提高了检测速度,并且用小波变换提取特征向量,使特征向量的维数大大减少,从而有效地降低了分类器的训练难度。实验对比数据表明该方法具有较高的检测率和较低的虚警数,检测速度较高。     

基于小波变换和支持向量机的人脸检测

提出一种基于小波变换和支持向量机的人脸检测算法，适用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用双眼模板匹配方法进行粗筛选，之后时候选窗口用小波变换提取特征，将特征向量送入支持向量机进行分类检测。由于采用双眼模板进行粗筛选提高了检测速度，并且用小波变换提取特征向量，使特征向量的维数大大减少，从而有效地降低了分类器的训练难度。实验对比数据表明该方法具有较高的检测率和较低的虚警数，检测速度较高。     

基于两级分类器和SVM的人脸检测研究

人脸检测是自动人脸识别系统的基础.为提高人脸的检测速度,采用一种基于两级分类器和支持向量机的人脸检测方法.该方法中,第一级分类器采用特征基方法,对待检测区域进行粗筛选,过滤掉大量非人脸背景信息,然后在剩余区域,用第二级分类器支持向量机进行验证,若是人脸,给出标识.支持向量机有效克服了神经网络中可能遇到的局部极小值和过学习问题,是统计学习理论的基础上新发展起来的机器学习算法.实验结果表明该算法提高了检测速度,系统更有效率.     

基于尺度不变特征变换和SVM的人脸检测算法

模糊支持向量机的提出克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域,被成功地应用在分类检测问题中。在人脸的特征提取和检测实验中,使用变分的测地活动轮廓模型对人脸分割定位,通过尺度不变特征变换算法提取人脸图像的数字特征,然后用一种改进的紧密度模糊支持向量机进行人脸检测。改进的紧密度模糊支持向量机通过交叉确认来获取较好的隶属度函数的参数,提高了算法的执行效果。实验表明改进算法有较好的分类精度和鲁棒性。     

基于肤色和支持向量机的人脸检测

人脸检测作为人脸识别系统的重要一环,越来越受到技术研究和商业应用的关注。针对人脸检测环境的复杂性,该文提出了基于肤色和支持向量机的人脸检测算法。该算法对于具有复杂背景信息的人脸彩色图像,采用肤色检测的方法进行肤色区域的分割并去除噪声干扰,然后使用支持向量机(SVM)对于类似肤色区域进一步检测并确定人脸区域。实验表明,结合肤色模型的快速检测和支持向量机的二次验证,该方法能提高人脸检测的准确性,并缩短检测时间。     

基于脸部信息和支持向量机的人脸检测

人脸检测是一个复杂而又非常有意义的模式识别问题。针对目前人脸检测算法于速度和精度不能兼优的问题,提出了一种基于脸部信息及支持向量机的人脸检测方法。算法首先利用肤色模型进行人脸粗检,然后根据人脸几何特征进行筛选,最后通过奇异值分解输入支持向量机分类。实验结果表明,该方法是十分有效的。     

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。     

基于量子遗传算法的支持向量机人脸识别技术

首先应用K-L变换对人脸图像进行特征提取,然后利用支持向量机对其进行识别。由于支持向量机的参数对识别性能有较大影响,因此这篇文章文采用量子遗传算法对支持向量机参数进行选取。算法解决了支持向量机参数选取的难题。利用ORL人脸库进行仿真实验,得到了较好的识别效率。     

新型滤波器在动态电压恢复器中的应用研究

在分析目前应用较多的电压峰值检测法、傅里叶变换法、小波变换法、d-q变换法和pqr瞬时功率法等电压暂降检测方法的基础上,提出了基于瞬时无功功率理论的动态电压恢复器检测算法;针对传统的一个ButterWorth低通滤波器存在实时性差的问题,设计了采用一个带阻滤波器和一个高截止频率ButterWorth低通滤波器串联而成的新型滤波器。Matlab/Simulink仿真结果表明,该新型滤波器能够在保证精度的基础上将检测时间缩短到约1/3个基波周期,提高了电压暂降检测的实时性。     

一种多故障检测滤波器设计的新方法

提出了一种适用于多种故障类型的检测滤波器设计方法。基于故障输出空间进行故障检测,避免了必须采用多个检测滤波器对不同的故障进行检测,从而使故障检测的实时性得到改善。仿真结果表明,文中提出的检测滤波器性能良好,满足工作要求。     

基于证据推理的联合故障检测方法

针对卡方故障检测方法对软故障的检测性能较差, 甚至会导致滤波器发散的问题, 提出一种基于证据推理的联合故障检测方法. 将组合导航中的各子滤波器作为证据, 利用每个子滤波器的状态及协方差构造联合故障检测函数, 并利用联合故障检测函数的概率分布计算基本置信指派, 再将多个证据按D-S 规则进行融合, 根据融合结果进行故障检测. 仿真结果表明, 所提出的方法对硬故障的检测性能与卡方故障检测性能相当, 但对软故障的检测性能要优于卡方故障检测, 可提高组合导航系统的可靠性和精度.

     

有源电力滤波器谐波检测方法研究

针对常用的ip-iq谐波电流检测方法因采用数字低通滤波器而存在滤波效果和实时性不能同时兼顾的问题,提出了一种采用数学形态滤波器代替数字低通滤波器的改进方法。通过选取适当的结构元素,结合形态学的基本运算,设计了低通形态滤波器。仿真结果表明,在保证检测精度的情况下,改进方法的实时性要明显好于常用的谐波检测方法,具有一定的参考、实用价值。     

基于改进Kalman滤波的可见光极小目标TBD跟踪方法

针对无人机可见光图像极小目标跟踪问题,本文提出一种基于改进卡尔曼滤波的 (Tracking before detection,TBD)跟踪方法。首先利用检测算法定位目标位置作为卡尔曼滤波的测量值,检测过程中的匹配相似度参数作为卡尔曼滤波测量噪声协方差矩阵的参照依据,其次利用卡尔曼滤波建立跟踪框架预测下一帧的目标位置,最后检测模块以预测位置为 参考位置进行局部搜索,完成整个检测跟踪过程。为了提高跟踪效率,本文根据检测和预测位置积累误差判决检测模式,误差超过门限值则采取全局检测模式消除积累误差,否 则使用局部检测模式,降低TBD跟踪算法的运算复杂度。仿真实验证明,本文方法可以有效检测跟踪极小目标,提高跟踪的实时处理能力。     

一种优化的基于i_p-i_q法的谐波电流检测方法

分析了采用低通滤波器滤波的传统ip-iq法和采用电流平均值滤波的改进的ip-iq法的原理,并进行了仿真实验。仿真结果表明,单独采用传统的ip-iq法进行滤波时电流输出波形中的纹波较大,而单独采用电流平均值法进行滤波虽然可以提高动态响应速度,但其检测结果易受基波电流变动的影响。针对上述问题,提出了将低通滤波器和电流平均值滤波器串联的优化的ip-iq法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,优化的ip-iq法既具有较好的检测精度,又具有令人满意的动态响应速度。     

广义马尔科夫跳变系统的事件触发异步故障检测滤波

针对一类具有事件触发机制的离散时间广义马尔科夫跳变系统,解决了异步故障检测滤波问题;提出了一种事件触发策略,实现了合理利用网络资源,降低通信负担的目的;考虑了系统模态和滤波器模态之间存在的异步现象,使用两种不同的马尔科夫链来分别表示系统模态和滤波器模态,并在此基础上提出了一种异步故障检测滤波器的设计方法;通过将异步故障检测滤波器的设计问题与事件触发机制相结合,根据Lyapunov稳定性理论,给出了保证残差误差系统具有正则性、因果性和随机稳定的并且满足H_∞性能的充分条件,通过求解一组特定的线性矩阵不等式,得到了期望的异步故障检测滤波器参数;最后,通过一个仿真例子说明了所设计的异步故障检测滤波器的设计方法是有效的。     

基于修正Gram-Schmidt算法预白的水下目标检测方法

将基于最小二乘问题的修正Gram—Schmidt算法运用于白化滤波器，提出一种基于修正Gram—Schmidt算法的白化滤波器。推导了该白化滤波器的权值表达式，分析了其白化性能和滤波器阶数的选择应注意的问题。提出了基于修正Gram—Schmidt算法预白的水下目标回波检测方法。蒙特卡洛仿真显示该方法的检测性能优于传统的基于AR模型预白的检测方法，尤其是在低信混比或（和）低多普勒的情况下。     

异步CDMA系统中的无迹粒子滤波盲多用户检测

针对异步CDMA系统盲多用户检测误码率较高的问题,通过分析Unscented 粒子滤波与异步CDMA系统特点,提出了在该背景下的基于Unscented 粒子滤波盲多用户检测方法,在平坦瑞利衰减信道下进行仿真。结果表明Unscented 粒子滤波与传统粒子滤波检测方法相比具有更高的检测精度,在用户数量增多以及干扰用户能量发生变化时仍能保持较好的检测精度,具有很强的检测稳定性和抗干扰能力。     

Projection-detecting filter for video cut detection

This paper discusses a video cut detection method. Cut detection is an important technique for making videos easier to handle. First, this paper analyzes the distribution of the image differenceV to clarify the characteristics that makeV suitable for cut detection. We propose a cut detection method that uses a projection (an isolated sharp peak) detecting filter. A motion sensitiveV is used to stabilizeV projections at cuts, and cuts are detected more reliably with this filter. The method can achieve high detection rates without increasing the rate of misdetection. Experimental results confirm the effectiveness of the filter.