改进证据理论的多生物特征融合方法

多生物特征融合考虑了个体的多种生理或行为特征,因而能显著地改善系统的识别性能,成为生物特征识别技术未来发展趋势之一。利用训练样本的识别率和误识率,提出了基于证据理论的多生物特征融合识别方法;对各识别专家的识别率和误识率进行分析,提出了一种基于累积频率和证据理论（Cumulative Frequency based D-S,CFDS）的多生物特征融合方法;通过几个实验证明了改进的D-S算法的有效性,提高了合成结果的可靠性。     

基于D-S证据理论的指纹图像分割方法

在对D-S证据理论进行简单分析之后，针对指纹图像提出了一种基于D-S证据理论的图像分割算法．该方法使用方向性和对比度两个信息分别作为两个分类器的特征，并利用模糊规则求出各分类器的基本概率分配函数，最后利用D-S证据理论的合成法则将两个分类器的结果进行融合判决．该方法具有较高的稳健性和精确度，最后给出的实验结果验证了算法的有效性．     

一种基于D-S证据理论的融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法

针对利用单一特征进行3D目标识别导致识别率低的问题,结合RGB图像和Depth图像的优势,提出一种结合支持向量机(SVM)和D-S证据理论的融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法。该方法提取目标物体的RGB特征以及Depth特征,分别以这两类单特征的SVM的概率输出作为独立的证据,构造出基于每个证据的基本概率分配函数(BPA),利用D-S证据融合规则进行证据融合,并根据决策准则得到最终的3D目标识别结果。在Kinect相机得到的RGB-D数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够有效地实现对RGB特征和Depth特征的融合,提高了3D目标识别的识别准确性和可靠性。     

基于情感特征分类的语音情感识别研究

针对语音信号的实时性和不确定性,提出证据信任度信息熵和动态先验权重的方法,对传统D-S证据理论的基本概率分配函数进行改进;针对情感特征在语音情感识别中对不同的情感状态具有不同的识别效果,提出对语音情感特征进行分类。利用各类情感特征的识别结果,应用改进的D-S证据理论进行决策级数据融合,实现基于多类情感特征的语音情感识别,以达到细粒度的语音情感识别。最后通过算例验证了改进算法的迅速收敛和抗干扰性,对比实验结果证明了分类情感特征语音情感识别方法的有效性和稳定性。     

基于SVM和D-S理论的三维人脸识别

针对三维人脸识别算法中的高精度分类器设计问题,采用人脸全局特征和局部特征共四个相互独立的多特征信息分类后进行D-S数据融合技术来实现。通过SVM分类器对三维人脸图像中相互独立的全局特征（面廓）和局部特征（眼睛、鼻子和嘴）共四个特征进行一对一的单特征识别,并将其结果进行数据归一化处理后,作为D-S证据理论的BPA,按照D-S理论融合全局特征和局部特征数据,计算出更加准确的识别结果。经过融合数据结果分析,发现该算法可靠有效,大大提高了三维人脸的识别效率。     

D-S证据理论信息融合在故障诊断中的应用

介绍D-S证据理论信息融合算法的基本原理,研究D-S证据理论信息融合理论在电子设备故障诊断中的应用,它可有效地提高故障模式的识别能力,克服单一信息诊断的片面性和孤立性.     

基于证据推理融合的网络数据流识别方法

针对多分类器决策融合研究中利用有限的训练数据对分类器概率参数估计时存在较大偏差的问题,提出一种基于D-S证据推理(ER)的多分类器决策融合算法。利用不确定性描述分类器性能,并针对D-S组合规则在分类器结果高冲突情形下易出现决策融合悖论的问题,提出基于分类器信度加权融合算法实现流量识别决策融合。实验结果表明,多数投票法和Bayes最大后验概率法识别准确率分别为78.3%和81.7%,证据推理决策融合的识别准确率提高到82.2%~91.6%,而拒识率则保持在4.1%~6.2%。     

基于 D-S 证据理论的地质雷达目标识别

D-S证据理论提供了一种解决多数据源不确定信息推理和融合的有效方法。为解决地质雷达目标识别信息的融合问题,采用D-S证据理论方法,先对目标进行雷达扫描,然后对可能的目标类型进行基本概率分配,最后利用D-S组合公式进行融合识别。试验结果验证了该理论在地质雷达目标识别上的有效性和可行性。     

基于证据理论的特征值之比协作频谱感知算法

针对单节点频谱感知容易受到多径效应、隐蔽终端、路径损耗等因素影响,提出了一种基于证据理论的特征值之比协作频谱感知算法.该算法以特征值之比检测法作为本地感知结果,通过基础概率分配(BPA)函数计算出可信度发送给融合中心,融合中心根据D-S证据理论融合规则进行数据融合与判决.仿真结果表明,该算法对比于相关算法,在一定程度上...     

基于最小二乘与D-S证据理论的WSN层次式数据融合算法

无线传感器网络中,数据融合技术是降低网络数据通信量、节省节点能耗和延长网络寿命的重要措施之一。为了在兼顾降低数据量的同时提高对事件的识别精度,提出了一种基于最小二乘法和D-S证据理论的层次式数据融合算法。算法在Sink节点上,以最小二乘算法融合从传感器节点上传的数据,降低了Sink节点与监控中心的通信量;在监控终端上采用D-S证据理论建立识别框架,通过证据的不断积累,提高了事件的识别精度。     

基于D-S证据理论的特征融合车标识别方法

在针对现有的智能交通对车辆多维信息识别存在识别精度不高的情况,特别是对于车标识别,很大程度上识别结果依赖于高分辨和高质量的图像.提出了一种新的车标识别方法,用于识别卡口捕获的低质量车标图像,该方法是基于D-S证据理论的特征融合方法,提取Hu不变矩和HOG特征,采用不同的分类器构造基本概率分配（BPA）,采用改进D-S证据理论进行融合,根据判别规则给出最终的识别结果.通过实验证明在低分辨的情况下仍能保持较高的准确率,分类准确率达94.29%,相比单一的特征识别,具有更强的鲁棒性.     

融合整体与局部特征的人脸识别算法

针对光照、表情、遮挡物等因素的影响,本文提出了一种融合整体和局部特征的人脸识别算法。首先,通过KPCA提取人脸的全局特征;然后,采用简单的图像划分方法将人脸划分成均匀小块,并用KPCA方法分别提取各块特征;最后,基于D-S证据理论的原理对整体与局部特征进行决策级融合得出最终识别结果。实验表明,该算法适应性强,识别率高。     

基于多通道Gabor滤波和D-S证据理论的虹膜识别

为了提高虹膜识别的准确性和稳定性，研究了Gabor滤波的虹膜特征提取方法，并在此基础上对虹膜特征进行了D-S(Dempster-Shafer)证据理论的改进．提出了多通道Gabor滤波和D-S证据理论的虹膜识别方法．该方法充分考虑到虹膜图像获取中被考察对象的姿态和环境光照等不确定性因素对识别结果的影响，通过选择不同频率和方向的Gabor滤波器组，有效提取虹膜特征，并结合D-S证据理论实现了虹膜特征决策．实验结果表明，所提方法增强了虹膜识别过程中抵御图像噪声、干扰和亮度变化等不利因素的能力，与标准的Gabor方法相比，识别率平均提高了4.05%．     

基于D-S证据理论的掌纹识别

研究了掌纹识别问题,对掌纹图像特征提取、多特征的融合技术作了一定程度的探讨。采用数学形态学方法提取掌纹线特征;基于Gabor滤波器描述掌纹图像的纹理特征。利用掌纹的线特征和纹理特征两个信息分别作两个分类器的特征,利用模糊规则求出各分类器的基本概率分配函数,最后利用D-S证据理论的合成法则对两个分类器的结果进行融合判决。实验结果表明,这种方法是有效的,可行的。     

基于ELM和证据理论的纹理图像分类

目前纹理图像分类有不同的方法,但对纹理的描述还不够全面,而且当有新方法提取的特征加入时,系统的可扩展性也不够,通用性不好。本文针对上述问题提出了一种将D-S证据理论与极限学习机相结合的决策级融合模型,用来对纹理图像进行分类。采用三种不同方法来提取特征以获得更多更全面的纹理表现形式,并对提取的每种特征向量用极限学习机建立相应的分类器,最后用D-S证据理论在不确定性表示、度量和组合方面有着的优势来进行决策级融合。对于证据理论中基本概率赋值函数(BPAF)难以有效获取的问题,由于极限学习机具有学习速度快,泛化性能好的优点并且产生唯一的最优解的优点,所以利用其来构造其基本概率赋值函数。实验结果表明这种方法比单个分类器具有更高的识别正确率,降低了识别的不确定性。     

基于D-S理论的智能故障诊断关键技术研究与实现

以智能检测和故障诊断技术作为研究对象,分析了在智能故障诊断系统中用到的特征提取、模式识别和故障预测等关键技术,探讨了用于实现上述关键技术中的小波变换和人工神经网络算法。鉴于人工神经网络算法容易出现系统故障定位不准确性的不足,引入了D-S(Dempster Shafer)证据理论。首先用BP神经网络对故障信息进行局部诊断,然后利用D-S证据理论对局部诊断结果进行融合,进行全局诊断,得到最终的故障结果。D-S证据理论的引入,增大了诊断结果的可靠性和准确性,提高了诊断算法的适应性。在LabWindows/CVI的平台下,实现了智能故障诊断算法。     

基于D-S证据理论的目标识别融合应用

基于D-S证据理论的目标识别融合系统,可以充分发挥多传感器信息的优势,提高目标识别结果的准确性.本文结合工程实践,分析地面目标融合识别过程中经典D-S证据理论方法处理数据出现的问题,发现使用D-S证据理论对于高冲突证据融合结果准确性较低.因此提出一种基于D-S证据理论的改进数据融合方法,将冲突因子与支持度标准偏差的相反数相乘,再与所有证据和乘积的正交相加,然后减去证据的基本概率的最大差.如果证据的冲突越大,这种方法的优势就越明显.如果证据中不存在冲突,则融合结果与原始D-S证据理论的项目一致.实验的比较数据表明,改进的信息融合方法对于改进解决冲突问题必不可少,并且是有效的.     

基于特征融合和改进卷积神经网络的环境音识别

由于环境声音复杂的结构,环境声音识别是一个具有挑战性的问题.本文提出一种将特征融合与改进卷积神经网络算法相结合的环境音识别方法.首先针对原始音频文件,提取从波形中学习到的特征以及传统音频特征,分别为MF-CC(梅尔倒谱系数)、GFCC(伽玛通频率倒谱系数)、频谱对比度和CQT(恒定Q变换);然后将提取到的特征分别输入到...