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D-S证据理论的振动目标识别研究

提出了一种基于D-S证据理论对数据进行融合处理的方法.通过采用多个地振动传感器对人、车辆等目标发出的振动信号进行采集,然后对传感嚣采集到的地振动信号进行处理,解决目标识别问题并提高目标的识别率,实验结果表明文中提出的方法是有效的.     

面部表情识别研究进展

面部表情识别是计算机视觉中一个具有挑战性的课题,该文对国内外面部表情识别做了系统综述与比较,分析了面部表情识别目前存在的问题,并对今后发展提出了几点思考.     

基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别

针对分布式多传感器环境下的目标识别问题,提出了一种基于加权D-S证据理论组合规则的决策融合方法。分析了多传感器目标识别系统的信息模型,指出传感器的决策可信度由其被支持度及与目标间的距离确定。将该可信度体现为加权D-S证据理论组合规则中的证据权值,综合考虑传感器支持度及其与目标距离,给出了权值确定方法。仿真实验证明方法提高了融合效率,可较快完成识别任务。     

基于D2S 证据理论的移动机器人 多传感器信息融合方法研究与应用

针对全自主式移动机器人，以首届CCTV全国机器人电视大赛为背景，提出了通过D-S证据理论和模糊集合理论相结合的方法，对多传感器信息进行融合，较好地解决了机器人在复杂环境下运动的多传感器信息融合问题，实现了移动机器人的准确定位。     

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.     

基于深度学习和证据理论的表情识别模型

表情识别是在人脸检测基础之上的更进一步研究,是计算机视觉领域的一个重要研究方向.将研究的目标定位于基于微视频的表情自动识别,研究在大数据环境下,如何使用深度学习技术来辅助和促进表情识别技术的发展.针对表情智能识别过程中存在的一些关键性技术难题,设计了一个全自动表情识别模型.该模型结合深度自编码网络和自注意力机制,构建了...     

基于Dezert-Smarandache理论的递归目标识别融合方法

多源信息融合的一个主要应用方向是目标识别, Dezert-Smarandache理论(DSmT)是一种有用的不确定推理方法, 能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题. 在经典DSmT的融合过程基础上提出3种递归时空信息融合的方法: 集中式、分布式无反馈和分布式有反馈的融合方法. 当系统引入完整性约束条件时, 需要采用证据的冲突系数来确定组合顺序, 这在一定程度上克服了混合DSm组合规则不满足结合律的缺陷. 最后用数值算例说明了本文所提出方法的有效性.     

基于图像处理的舰船目标识别研究

针对海战场图像信息的目标检测与识别问题,论文提出一种基于 D‐S（Dempster‐Shafer）的海上舰船图像目标多特征信息融合识别方法。该方法包括三个主要内容：1）建立以舰船目标的几何特征为证据源的 D‐S 融合识别模型,这些特征计算简单,容易获取,且在舰船目标识别时具有良好的区分性;2）针对不同舰船特征,获取每个特征的基本信度赋值;3）根据舰船目标识别模型的特点,分析不同的比例冲突分配规则对舰船目标识别的鲁棒性,采用适于舰船目标识别的比例冲突分配规则。实验结果表明在舰船目标的识别中,该方法具有较高的识别精度。     

D-S证据理论在探地雷达目标识别中的应用

为解决探地雷达的目标识别问题,提出了一种基于雷达扫描数据、实地探测情况、历史信息和已有水文地质信息,并利用D-S证据理论这一具有解决多数据源不确定信息推理和融合特点的理论对目标进行综合识别的方法.实现了探地雷达目标在不确定条件下获得较高可信度的识别.试验结果验证了该理论在探地雷达目标识别上的有效性和可行性.     

人脸表情识别研究进展

人脸表情识别(Facial Expression Recognition,FER)是计算机视觉、机器学习、人工智能等领域的重要研究方向,目前已经成为国内外学者的研究热点。介绍了FER系统流程,总结了表情特征提取和表情分类的常用方法以及近年来国内外学者对这些方法的改进,并对这些方法的优缺点进行比较。最后,对目前FER研究的难点问题进行了分析,并对FER未来的发展方向进行展望。     

基于人工情感的脸部表情识别的研究

脸部特征的提取和各种特征所代表的表情状态是识别是脸部表情识别过程中的重要步骤。该文研究了脸部表情识别方面的一些进展,概括论述了面部表情识别的主要研究内容,以及图像预处理,特征提取,图像识别和表情识别的主要算法和方法。研究表明,在正面人脸和无背景时识别效果较好;在复杂背景下,或人脸被部分遮挡或角度偏转角度较大时,识别效果不好,它的识别效果离实用还有较大的距离,还需要进一步研究。     

基于计算机视觉的表情识别技术综述

介绍了基于计算机视觉的表情识别的定义、应用前景和困难所在；阐述了表情识别的步骤，并比较了与人脸识别的异同；重点按照不同的特征提取和分类器设计方法对表情识别技术进行了综述。介绍了几何特征、统计特征、频率域特征和运动特征的提取方法及线性、神经网络、支持向量机分类器的设计和选择方法，并进行了简单的分析和比较；最后展望了表情识别的发展方向。     

一种加权改进的D-S证据推理算法

利用证据推理方法处理不确定问题具有强大的优势,但由于它不能处理矛盾证据,这在很大程度上限制了它在实际中的应用.对D-S证据推理的算法进行了改进.改进后的D-S证据推理算法可以有效地处理矛盾证据,取得比较理想、比较合理的融合结果.最后,通过仿真试验对该方法进行了验证.     

基于D-S证据的多语段融合语音情感识别

为获得更丰富的情感信息、有效识别长语音的情感状态,提出基于D-S证据理论的多粒度语段融合语音情感识别方法。采用2种分段方法对语音样本分段,用SVM对语段进行识别,再利用D-S证据理论对各语音段识别结果进行决策融合,得到2种分段方法下语音的情感识别结果,将这2个识别结果进一步融合得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较好的整体识别性能,能有效提高语音情感的识别率。     

基于表情识别的独立成分分析方法的研究

以人脸的表情识别为实验背景，分析了在对人脸表情的识别过程中，单个独立分量对识别率的影响，由此进一步总结了在表情识别中如何更有效地选取独立子空间，以实现在不影响识别率的前提下，减少用于构成独立子空间所需的独立分量的个数。     

人脸表情识别的研究进展

人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处理的图像的属性,分别从静态图像和动态图像两个方面总结人脸表情的特征提取算法,前者包括整体法和局部法,后者分为模型法、光流法和几何法。在分类器的设计上,以贝叶斯网络和距离度量两条理论主线,贯穿主要的方法。最后结合国内外最新的研究成果和应用领域,展望了人脸表情识别的发展。