带拒识能力的双层支持向量模型分类器

本文构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器.在训练学习过程中,首先对各类样本特征空间求取最小的包含球形边界,得到各类样本的球形支持向量域表示.这样对于输入的非目标样本即可利用各类的支持向量域进行拒识或接受处理;然后针对接受的样本再利用基于超平面分割的SVM训练器进行分类判决.无论是在第一层求取边界的优化问题中,还是在第二层的分类超平面优化过程中,都采用相乘性更新迭代规则直接求解,优化速度与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相当.仿真实验表明本文提出的通过引入拒绝层和判决层的新支持向量模型策略是合理可行的,在实际模式识别领域具有广阔的应用前景.     

基于支持向量机的关键词拒识算法

支持向量机是统计理论学习中一个重要的学习方法，也是解决模式识别问题的强有力工具，尤其在二元分类上有着突出的优势。拒识技术是语音识别系统走向实用化的关键技术之一，但由于语音信号的复杂性，使得拒识一直是语音识别技术中的难题。有机的将支持向量机技术应用于关键词识别的拒识问题中，把关键词识别中的正识和误识作为支持向量机的二元分类对象。这种方法避免了传统拒识方法对拒识门限的确定，同时充分发挥了支持向量机在二元分类上的优势。实验表明该算法效果较为有效。     

基于支持向量机的嵌入拒识代价的手写字符识别研究

支持向量机(SVM-Support Vector Machine)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法.传统的SVM是基于两类问题的,而实际需要解决的一般是多类问题.因此,将SVM应用于多类问题对挖掘SVM的应用潜力将具有非常重要的意义.此研究针对SVM在手写字符中的作用所提出的拒识代价和误分类代价是一...     

基于Adboost与空间支持向量域分类的人脸检测

为了在AdaBoost算法基础上进一步提高人脸检测率,提出首先运用AdaBoost算法对样本进行训练得到T个分类器,然后通过空间支持向量域分类(SSVDC)方法找到T个分类器的超球半径以及球心。同时,为了提高检测速度,首先对彩色图像进行肤色分割,去掉背景以及非肤色区域,然后计算所测样本的对应T个分类器的特征值,并计算其到各个超球球心的距离,并根据其与超球半径的关系来判断是否为人脸。在ORL人脸库、YALE人脸库以及CMU+MIT人脸库中进行实验。实验结果表明:本文算法比AdaBoost算法具有更高的检测速度与检测率,检测率可达到94.4%。     

基于多尺度空间滤波和l1范数最近邻分类的乳腺图像微钙化点检测

钙化信息是乳腺癌早期诊断的一个重要依据,针对钙化点检测检出率较低和假阳性较高的问题,提出一种基于多尺度空间滤波和l1范数最近邻分类的乳腺图像微钙化点检测算法.首先利用多尺度空间滤波方法得到原图像的多尺度显著特征图,然后通过基于人眼视觉特性的钙化点分割方法得到粗检测钙化点的二值图像,并送入l1范数最近邻分类器去除假阳性点...     

支持向量机的人脸检测方法

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和支持向量机(SVM)相结合的人脸检测方法。采用DCT系数作为分类器输入,可以大大减少输入矢量维数,利用改进的SMO学习算法建立了一套基于SVM的人脸检测系统。     

基于支持向量机的运动目标中人脸检测

本文提出基于支持向量机的运动目标中人脸检测方法.首先采用高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的分割算法将运动目标与背景分开,然后根据灰度投影定位头部区域,最后在头部区域以支持向量机作为分类器提取特征器官位置,依此裁剪出人脸样本.实验表明该方法是有效的,鲁棒的.     

压缩域中基于支持向量机的镜头边界检测算法

针对如何进一步提高镜头边界检测精度问题,本文提出了一个基于支持向量机SVM (Support Vector Machine)的镜头边界检测算法.该算法利用视频压缩域中特征,如宏块类型,帧间对应宏块DC系数差和帧类型将视频帧分为发生切变的帧、发生渐变的帧和非镜头变换帧三类,从而实现视频的镜头分割.实验结果表明该算法对摄像机的运动和大物体的进入具有很好的鲁棒性,且没有大多数算法中阈值选择的困难,将我们的算法与2001 TREC评估中最佳指标进行了比较,在综合度量查全率和查准率的性能指标F1上,比2001 TREC评估中最佳指标高约8％.     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测

本文提出了一种基于模糊支持向量机的网络入侵检测方法。通过在样本中引入模糊隶属度,来减小噪声数据和孤立点的影响。根据网络入侵检测的特征,选择合适的核函数,构建了适合于网络入侵检测的模糊支持向量机分类器。实验表明这种分类器应用于网络入侵检测是可行的,有效的。     

SVM算法及其在乳腺X片微钙化点 自动检测中的应用

支持矢量机(SVM)是一种新的统计学习方法,其学习原则是使结构风险最小,而非经典学习方法所遵循经验风险最小原则.这使得SVM具有更强的泛化能力.并且,由于SVM求解的是凸二次优化问题,使之能保证所找到的极值解就是全局最优解.本文首次将SVM算法用于乳腺X影像微钙化点自动检测中,对临床实际病例的试用结果表明,同目前常用的基于经验风险最小的人工神经网络(ANN)分类方法相比,SVM具有更高的识别率,值得应用推广.     

支持向量奇异检测在图像有损压缩中的应用

为解决现有高光谱图像压缩方法存在的压缩比与恢复信息准确性的矛盾,提出将结合空间信息的支持向量数据描述(SVDD)奇异检测算法用于压缩,首先根据光谱相似性进行空间聚类实现区域分割,大块区域像元光谱取均值作为背景光谱,用SVDD算法检测与局部邻域背景不同的小目标,接着对背景和小目标光谱数据进行无损压缩,最后对整个数据立方体进行大比例有损压缩.HYMAP高光谱图像的仿真结果表明,压缩比可达50:1,重要和主要信息得到有效保留.     

基于后验HOG特征的多姿态行人检测

行人检测是当前计算机视觉领域的挑战性课题之一.本文提出一种基于后验HOG特征的多姿态行人检测方法.首先,统计全部行人样本的梯度特征能量共性信息,对单个行人样本的HOG特征进行加权获得能够表现行人边缘轮廓的后验HOG特征,有效减少复杂背景的影响.其次,利用S-Isomap特征降维方法和K-means聚类方法对不同姿态和视角的行人做子类划分,并针对每一个子类训练子类分类器.最后,根据多个不同姿态的子类分类器输出值,训练等权重加和方式的多姿态-视角集成分类器.不同数据集上的测试结果表明,本文所提利用共性信息获得的后验特征超过了经典HOG和其它典型特征的描述能力.与现有方法相比,通过将所提出的特征与多姿态-视角集成分类器结合,有效地提高了检测精度.     

基于自编码网络特征降维的轻量级入侵检测模型

基于支持向量机(SVM)的入侵检测方法受时间和空间复杂度约束,在高维特征空间计算时面临“维数灾害”的问题.为此,本文提出一种基于自编码网络的支持向量机入侵检测模型(AN-SVM).首先,该模型采用多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)将高维、非线性的原始数据映射至低维空间,建立高维空间和低维空间的双向映射自编码网络结构,进而运用基于反向传播网络的自编码网络权值微调算法重构低维空间数据的最优高维表示,从而获得原始数据的相应最优低维表示;最后,采用SVM分类算法对所学习到的最优低维表示进行入侵识别.实验结果表明,AN-SVM模型降低了入侵检测模型中分类的训练时间和测试时间,并且分类效果优于传统算法,是一种可行且高效的轻量级入侵检测模型.     

基于SVM实现人眼注视与否的探知

采用基于统计学习理论的支持向量机(SVM,support vector machine)方法对人眼注视与否进行探知。根据结构风险最小化(SRM,structural risk minimization)准则,在最小化已知样本点误差的同时,尽量缩小模型预测误差的上界,改善了模型的泛化能力。实验结果显示,在训练样本数有限的情况下,学习后模型对测试样本的正确识别率达到100％,比此前采用其它方法所获得的识别结果识别率更高,训练及识别过程速度更快,基本上能够满足实时性要求,也更接近人类视觉对注视与否的探知的特点。     

基于特征选择的推荐系统托攻击检测算法

基于协同过滤的电子商务推荐系统极易受到托攻击,托攻击者注入伪造的用户模型增加或减少目标对象的推荐频率,如何检测托攻击是目前推荐系统领域的热点研究课题.分析五种类型托攻击对不同协同过滤算法产生的危害性,提出一种特征选择算法,为不同类型托攻击选取有效的检测指标.基于选择出的指标,提出两种基于监督学习的托攻击检测算法,第一种算法基于朴素贝叶斯分类;第二种算法基于k近邻分类.最后,通过实验验证了特征选择算法的有效性,及两种算法的灵敏性和特效性.     

基于颜色与肤色特征的视频过滤算法

互联网技术飞速发展给人们带来便利的同时,网络上大量色情淫秽等不良信息极大地干扰了正常的网络生活。根据当今网络不良视频的特点,文中提出了一种基于MPEG-7颜色描述子与动态肤色检测技术相结合的视频过滤算法。该算法综合考虑视频的静态信息和动态信息,采用支持向量机（SVM）进行学习分类,综合两类特征得到最终结果。通过实验分析,该算法有效提高了分类准确率,在当今网络环境中有着广泛的应用前景。     

基于SVM的入侵检测系统中特征权重优选方法综述

基于统计学习理论的支持向量机有较好的泛化能力,然而当样本含有与该问题不完全相关甚至完全无关的特征时,会使得各个特征对问题的相关程度差异很大,为了提高分类的正确率,对各个特征进行加权尤为重要。在入侵检测系统中,网络中的特征对分类结果的影响程度也是不同的,本文列举了对这些特征进行加权的几种方法。