基于支持向量机的人耳识别系统研究

介绍了人耳识别的优势以及识别处理过程,然后采用不变矩方法对人耳图像进行特征提取,获得7个不变矩特征向量。重点利用支持向量机算法进行60只人耳图像的分类与识别,达到了100％正确分类率和95％的正确识别率,证明了支持向量机在人耳识别技术中应用的可行性。     

基于SVM的车型检测和识别算法

根据模式识别理论和支持向量机(SVM)网络技术,对运动车辆的检测和模式识别、分类进行了研究,提出了基于双帧差“或”运算检测法和基于SVM网络的车型识别和分类算法。实验结果表明,所设计的检测方法和SVM模式识别方法能够快速有效地识别车辆类型并正确地进行分类。     

基于不变矩特征及SVM的图像识别

该文提出了一种利用不变矩和支持向量机(SVM)对图像进行识别的方法。该方法提取图像的7个不变矩作为特征矢量,对得到的特征量应用支持向量机进行图像分类和识别。该文通过试验验证了此方法的有效性。     

基于视频的车型特征提取及识别方法研究

基于模式识别方法进行车辆识别的关键是车型特征的提取以及分类器的设计。针对车辆的轮廓、车长、车高、面积和轴距等几何特征较难精确获得问题,设计了将含有较多有效信息的车辆图像灰度矩阵作为车辆描述特征,并通过基于PCA-LDA相结合的二次特征提取方法进行车辆识别特征的优化;分类器设计采用支持向量分类方法,根据＂一对一＂策略构造了三类车型分类器,并采用KNN方法进一步提高了SVM子分类器的分类准确率。最后对设计的方法进行了实验分析,结果表明本方法具有较好的识别效率。     

基于SVM的手写体相似汉字识别

支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不仅仅是使经验风险达到最小,从而使支持向量分类器具有较好的推广能力.并且,由于支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解.文章首先讨论了基于支持向量机的手写体相似汉字识别过程.然后,针对支持向量机识别手写汉字所遇到的问题进行了分析和阐述,并在此基础上提出了基于最小距离分类器分类的两级分类策略.最后,针对理论进行了实验仿真.实验结果有力证明了本文提出的基于svM的相似汉字识别方法的有效性.     

车牌识别系统的设计与实现

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。     

机动车车牌识别中SVM的应用

支持向量机是一类新型机器学习方法,成功应用于各个领域,算法在分类性能上优于其它学习算法。该文在字符特征提取基础上,将支持向量机理论应用于车牌识别系统,提高识别率和识别速度,具有很好的推广价值。     

基于不变矩和SVM分类的三维目标识别方法

在计算机视觉问题的研究中,针对三维目标识别,可综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,为快速目标识别,减少计算量,提出了一种红外图像中多视点目标的识别方法.首先获取各类三维目标的若干二维视图,将视图放在一起进行标准化处理并提取它们的不变特征矩.然后对每组视图的Zernike矩进行聚类;将聚类中心对应的Zernik...     

一种基于Pseudo-Zernike矩和SVM的目标识别快速算法*

为减少Pseudo-Zernike矩的计算复杂度,将系数迭代算法与核函数的对称性相结合,提出了一种新的混合快速算法。与现有的两种快速算法相比较,新算法有更快的计算速度。将其应用到遥感飞机图像库识别中,首先提取图像的Pseudo-Zernike矩特征,然后将其作为支持向量机分类器的输入。理论分析和实验证明,新算法在保持识别准确率的情况下提高了识别速度。     

基于支持向量机的抽油机井功图识别研究

抽油机的异常情况会使油田的产油效率降低,而不同的异常类型对应的抽油机示功图特征也各不相同,因此造成的损害程度也不同。针对以上问题,文中提出了一种抽油机井功图识别模型,该方法将支持向量机（ SVM）用于抽油机井功图识别。首先利用改进的矢量曲线数据压缩方法（ICVDC）对抽油机井下示功图进行特征数据提取,在此基础上,采用“一对一”分类法建立基于支持向量机的井下示功图分类模型,进而对不同特征的示功图进行分类识别,并与其他识别分类模型进行了识别分类效果对比。实验结果表明,该方法分类准确度高,有效地解决了示功图的识别和分类问题,方便对油井设备等进行进一步的故障分析处理,从而大大提高抽油机的性能与效率,以此来达到油田提高采收率的目的。     

基于相关向量机的非线性动态系统辨识

基于具有核函数不用满足Mercer条件、相关向鼍自动确定及核函数少特点的稀疏贝叶斯的相关向量机核学习方法,提出了平滑先验条件约束的相关向量机的学习方法,采用稀疏贝叶斯模型的最大边缘似然算法加快了求解相关向量机的向量,并采取交叉验证法确定其核参数提高了相关向量机辨识的泛化性.该方法避免了支持向量机的非线性系统辨识的模型结构难于确定的问题,与支持向量机辨识方法相比较,辨识的模型结构更简洁.仿真表明,该方法应用于非线性动态系统的辨识,具有良好的效果.     

基于模糊核聚类和SVM的说话人辨识

支持向量机作为一种新的统计学习方法,在说话人识别中得到了广泛应用.本文针对支持向量机在说话人辨识中的大样本训练耗时问题,提出对语音参数进行模糊核聚类的约简方法,选择聚类边界的语音参数作为支持向量,可以在不影响识别率的情况下,减少支持向量机的训练量.并通过实验验证了该方法的有效性.     

基于支持向量机的抽油机井故障诊断模型研究*

目前油田中最常用的采油模式为有杆抽油机举升方式,其具有安全、可靠、成本低和操作方便等诸多优点,但是由于有杆抽油机设备的工作环境恶劣,导致常常出现故障情况,增加了生产过程中不必要的生产成本。通过对抽油机故障示功图的研究和分析,建立了基于支持向量机的抽油机故障诊断模型,并进行了一系列的实验分析。实验结果表明,该故障诊断模型可以有效地解决抽油机故障诊断不及时,准确性不高等问题,大大提高了抽油机性能和效率,从而提高了油田的采收效率和经济效益。     

一种基于支持向量机的图像数字水印算法

为了使数字水印综合性能更好，根据图像邻域像素之间具有很强的相关性这一特点，提出了一种基于支持向量机的图像水印算法。该算法将支持向量机的思想用于数字水印，并取得了较好的效果。由于支持向量机在有限训练样本的情况下具有很好的学习和泛化能力，因此，可以首先利用回归型支持向量机较好地建立图像邻域像素之间的关系模型，然后，通过调整模型的输出值与中心像素值之间的大小关系来嵌入或提取水印。实验表明，用该技术嵌入水印后的图像不仅具有很好的图像感知质量和较强的鲁棒性，对图像增强、JPEG压缩、噪声、几何剪切等抵抗强，而且安全性好、实用性较强。     

基于支持向量机的系统辨识

支持向量机是在统计学习理论基础上发展的一种新的机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文利用支持向量机,选取不同的核函数,分别对线性自回归滑动平均模型、双线性模型、非线性模型进行模型辨识。仿真结果显示该方法具有良好的辨识性能。     

基于SVM-HMM混合模型的说话人确认

提出一个文本无关的说话人确认的算法。该算法将支持向量机（SVM）的输出通过Sigmoid函数和高斯模型转化为概率，并作为隐式马尔可夫模型（HMM）中各个隐状态的输出概率。由于HMM适于处理连续信号，SVM适于处理分类问题；同时，HMM更多地表达了类别内部的相似性，而SVM则很大程度上反映了类别间的差异，因而根据两者不同的侧重点，使其组合获得了很好的效果。     

基于支持向量机的非线性系统辨识

本文针对未知非线性系统,提出了基于支持向量机(SVM)的系统辨识方法,并且通过仿真分析比较了基于SVM与基于RBF神经网络系统辨识及预测结果,仿真结果表明SVM方法比RBF神经网络方法具有更高的预测精度和更好的泛化能力。     

支持向量机建模的二维滑坡模型控制系统研究

滑坡模型作为研究滑坡地质灾害的重要实验平台是一个装载一定量沙石土壤的箱体.二维滑坡模型是在一定模拟降雨条件下通过抬升装载有砂石土料的箱体实现模拟山体滑坡行为.基于对抬升过程中箱体运动规律的分析,设计了一个智能液压控制系统,通过控制阀门开启时间实现了箱体抬升角度的精确控制.采用了最小二乘支持向量机滚动窗算法实现滑坡模型实验箱抬升过程进行动态建模和预测控制,实现了模型平台抬升过程中的倾角检测与控制.本控制系统避免了低速大负载条件下液压系统的脉动和爬行对滑坡模型的影响.实际运行表明本系统满足滑坡模型的平台倾角精度要求.     

基于支持向量机的改进中值滤波算法

对椒盐噪声的特点以及标准中值滤波算法存在的不足,提出一种基于支持向量机的改进中值滤波算法. 该算法首先对噪声图像进行中值滤波,并对滤波后图像去模糊化,然后用支持向量机分类确定去模糊化后图像中灰度值为最大值或最小值的像素点是否为噪声点,最后通过支持向量机回归预测将噪声点恢复为原始信号. 仿真实验及仿真结果分析表明该算法可以有效地去除椒盐噪声,且有较高的峰值信噪比.