基于Boosting RBF神经网络的人脸年龄估计

年龄变化是引起人脸外观变化的主要原因，但每个人的生活方式不同，难以准确地从人脸图像中估计年龄。该文提出了一种基于人脸图像的年龄估计方法，用NMF方法提取人脸特征，通过RBF神经网络确定一个人脸图像及其相符年龄之间的估计函数。在此基础上，为了提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性，利用Boosting方法构造一个基于神经网络的函数序列，将它们组合成一个加强的估计函数，实验结果表明了该方法的正确性。     

基于Boosting算法和RBF神经网络的交通事件检测

提出一种新颖的基于Boosting RBF神经网络的交通事件检测方法。对Boosting算法进行改进,采用更有效的参数求解方法,即弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关。以上下游的流量和占有率作为特征,将RBF神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测。为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用Boosting方法进行网络集成。最后运用Matlab进行了仿真分析,结果表明提出的交通事件检测算法利用较少样本数据即可快速实现交通事件检测。     

基于Boosting RBF神经网络的滚动轴承故障诊断

提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征,RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断。为了进一步提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性,采用Boosting方法,进行网络集成。对七类滚动轴承进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型

为了提高了人体行为识别的正确率,提出了一种基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型（ICanny-RBF）。采用改进Canny算子对人体行为图像进行预处理,提取人体行为轮廓,提取7个不变矩特征作为RBF神经网络的输入向量,训练出能够识别人体行为的RBF神经网络模型,并采用取k-means算法确定RBF神经网络聚类中心,采用Weizmann数据集进行仿真实验。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的ICanny-RBF模型提高了人体行为的识别正确率。     

基于聚类RBF神经网络的人体行为识别

提出基于聚类RBF神经网络的人体行为识别方法。通过基于单模态高斯背景模型的背景差分法提取动作轮廓;采用基于中心距的傅里叶描述子,对图像轮廓线进行处理,降低了特征的维数;利用谱聚类算法提取行为序列的关键特征向量,采用改进的基于聚类的RBF神经网络进行行为识别。仿真实验表明,该方法能有效识别人体行为类别,应用效果满足实际要求。     

颜色特征的图像分类技术研究

研究了基于颜色的图像特征对于图像分类结果的影响.给出了采用基于颜色位置分布特征进行分类的方法,并与基于RGB直方图特征和基于HSV直方图特征的方法进行了比较.分别采用随机森林、Boosting算法和MLP神经网络3种分类方法进行图像分类,建立了自然图像分类系统.基于实验结果比较了随机森林、Boosting算法和MLP神经网络3种分类方法的优缺点,发现Boosting算法表现最好,更加适合于图像分类.     

基于Boosting RBF神经网络的入侵检测

提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。     

基于Krawtchouk-RBF的印章图像分类识别

为了有效地对印章图像进行分类,提出了一种基于Krawtchouk矩和RBF神经网络的印章图像分类识别方法。首先提取标准印章图像的Krawtchouk矩不变量,将其作为RBF神经网络的原始训练样本;然后提取全部待鉴印章图像的Krawtchouk矩不变量,将其作为RBF神经网络的输入量进行分类识别。实验结果表明,使用Krawtchouk矩来描述印章图像的特征并通过RBF神经网络来对其进行分类识别的方法十分有效,与同类的Brushlet-RBF法和KPCA-RBF法相比,其识别率更高,且更准确。     

基于多特征融合和BoostingRBF神经网络的人脸识别

提出一种多特征信息融合的人脸识别方法.应用Zernike矩方法和非负矩阵分解法(NMF)分别提取具有旋转不变性的人脸几何特征和人脸子空间投影系数特征,将这两种具有一定互补性的特征串行融合,得到一个分类能力更强的特征.在此基础上,采用RBF神经网络进行人脸识别.为了提高神经网络的分类准确率和泛化能力,采用Boosting方法进行网络集成.实验结果表明,提出的算法利用较少样本数据即可快速地进行人脸识别.     

基于Boosting方法的人脸检测

该文提出一种基于Boosting方法的人脸检测算法。先用特征脸方法构造一个基于重建图像信噪比的阈值函数用于人脸检测,在此基础上,该文利用Boosting方法构造一个基于信噪比阈值的检测函数序列,然后以一定的方式将它们组合成一个总检测函数,据此判别一幅图像是否为人脸图像。实验结果显示,这种方法明显提高了检测性能。     

基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别技术

为解决分辨率超限问题,实现对遥感图像帧特征对象的精准识别,提出基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别技术。求解微分算子与OTSU阈值,并以此为基础,确定边缘节点追踪参数的取值范围,实现对遥感图像边缘检测。根据RBF神经网络机制的构建标准,推导神经性激活函数,完成RBF神经网络识别模型的设计。在所选遥感图像中,实施帧特征分割处理,再联合动态合并条件,计算超像素指标与并行识别参量,完成基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别方法的设计。实验结果表明,在边缘检测与RBF神经网络模型的作用下,主机元件在长、宽、高三个方向上对于遥感图像帧特征对象的识别精度都达到了100%,分辨率超限问题得到较好解决,符合精准识别遥感图像特征的实际应用需求。     

奇异值和RBF神经网络的彩色人脸识别

目前已有研究表明,相对于灰度图像,利用图像的彩色信息能改进人脸图像的识别率。但近年来的彩色人脸识别研究较少。提出了一种基于奇异值向量和RBF神经网络的彩色人脸图像识别方法。首先说明了彩色图像的奇异值向量具有代数和几何不变性,再将降维的奇异值向量作为图像的特征,然后应用RBF神经网络进行训练和识别。实验表明该方法的识别率为95%左右,是一种有效的彩色人脸识别方法。     

基于深度学习的人体动作识别方法

对基于机器视觉的人体动作识别的成果进行研究,为提高视频数据集中人体动作的识别率,提出一种改进的深度网络模型。采用稠密光流方法处理数据,结合二维卷积神经网络(2DCNN)、三维卷积神经网络(3DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对动作特征进行提取,利用Softmax分类器识别分类。通过KTH数据集进行实验对比验证,分析结果表明,改进模型相比其它已有模型具有更高的识别率,动作识别效果更优。     

基于BP回归神经网络的人体角度拟合研究

基于深度学习和深度摄像机的人体动作识别方法,受其应用场景所限,均不能对视频中快变场景和静态图像中的人体动作进行识别.本文中定义了人体肢体角度空间,使用基于深度学习的人体骨骼识别框架的骨骼数据,构建8个4层BP回归神经网络.对人体的骨骼数据提取和预处理后,再对训练数据进行增维处理,通过回归神经网络进行拟合,实验和测试结果表明,该方法可以有效的对人体角度进行回归,为快变场景和静态图像中的人的动作识别提供可靠依据.     

基于改进RCE和RBF神经网络的静态手势识别

针对手势识别的手区域分割、手势特征提取和手势分类的三个过程,提出了一种新的静态手势识别方法。改进了传统的RCE神经网络用于手区域的分割,具有更高的运行速度和更强的抗噪能力。依Freeman链码方向提取手的边缘到掌心的距离作为手势的特征向量。将上一步得到的手势特征向量作为RBF神经网络的输入,进行网络的训练和分类。实验验证了该方法的有效性和可行性,并用其实现了人和仿人机器人的剪刀石头布的猜拳游戏。     

基于神经网络的多元特征融合身份识别系统

从信息融合的角度出发，利用神经网络的方法将语音信号、人脸图像等多元特征数据信息有机地结合起来，设计并实现了一种基于神经网络的智能融合身份识别系统。系统利用改进的线性预测和轮廓检测等方法，求出3类特征参数，并将它们进行关联，最后利用RBF人工神经网络进行融合识别。实验表明，与传统的单一特征识别系统相比，该方法具有更好的识别效果。     

基于视频深度学习的时空双流人物动作识别模型

深度学习在人物动作识别方面已取得较好的成效,但当前仍然需要充分利用视频中人物的外形信息和运动信息。为利用视频中的空间信息和时间信息来识别人物行为动作,提出一种时空双流视频人物动作识别模型。该模型首先利用两个卷积神经网络分别抽取视频动作片段空间和时间特征,接着融合这两个卷积神经网络并提取中层时空特征,最后将提取的中层特征输入到3D卷积神经网络来完成视频中人物动作的识别。在数据集UCF101和HMDB51上,进行视频人物动作识别实验。实验结果表明,所提出的基于时空双流的3D卷积神经网络模型能够有效地识别视频人物动作。