核岭回归的邻域保持最大间隔分析的人脸识别

邻域保持嵌入是局部线性嵌入的线性近似,强调保持数据流形的局部结构.改进的最大间隔准则重视数据流形的判别和几何结构,提高了对数据的分类性能.文中提出的核岭回归的邻域保持最大间隔分析既保持流形的局部结构,又使不同类别的数据保持最大间隔,以此构建算法的目标函数.为了解决数据流形高度非线性化的问题,算法采用核岭回归计算特征空间的变换矩阵.先求解数据样本在核子空间中降维映射的结果,再解得核子空间.在标准人脸数据库上的实验表明该算法正确有效,并且识别性能优于普通的流形学习算法.     

基于径向基函数神经网络的红外步态识别

为提高红外步态识别的效果,提出一种基于径向基函数神经网络的多分类器融合算法。对红外步态序列,分别应用基于轮廓线傅立叶描述子特征的模糊分类器和基于下肢关节角度特征的贝叶斯分类器进行识别,再利用径向基函数神经网络的学习和分类功能,对获得的输出信息进行度量层的融合和再识别。仿真实验结果表明,该算法获得更加精确的分类效果。     

基于动态RBF神经网络的遥感图像中烟辨识

针对森林火灾的突发性和分散性特点,根据森林火灾中的烟影像的特征,结合RBF神经网络分类器通用性的特点,采用PCA方法降低图像的维数和Fisher线性判别方法提取遥感图像中烟的影像特征,用特征值数代替训练样本数,并作为RBF网络输入数,在对样本训练的过程中提出一种改进型的混合算法。仿真实验表明,该算法对烟图像识别的准确率较高。     

基于模糊聚类算法的故障数据分析与类型识别

为精确分析测量系统故障数据和识别故障类型,提出一种基于模糊聚类算法的故障数据分析方法。该方法首先用小波变换有效地检测出系统故障的微弱非线性不规则信号,再用模糊聚类的方法对故障进行分类识别。由于该算法在目标函数中加入隶属度函数,同时定义明可夫斯基的距离测度,因此能够克服K-means算法不适用于进行非凸形状的聚类的缺点,从而使诊断的数据更加精确。     

《GIS软件工程》实验模式研究

GIS软件工程实验是《GIS软件工程》教学过程中的重要环节,分析《GIS软件工程》的特点,结合在教学实验过程中具体的问题,提出基于柔性案例的GIS软件工程实验模式,并从柔性案例的选择、柔点的选择设置方法、实验过程等方面,分别展开描述,对实验实施中的优缺点进行总结。     

基于模板匹配的手写数字决策分类器设计

针对手写数字识别提出一种基于模板匹配决策分类器设计方法。就该方法下的模式识别分类器设计进行详细论述,给出该分类器算法实现。该算法在对手写的数字图像进行预处理的基础上从待识别的手写数字图像中提取若干特征量与事先建立的标准模板库中模板对应的特征量进行比较,计算待识别图像和标准模板特征量之间的距离,用最小距离法判定其所属类。实验结果表明,该决策分类器算法实现容易,匹配速度快,保证字符识别的正确率。     

KR字符串匹配算法的研究与实现

字符串匹配是判断模式串(短串)是否是文本串(长串)的子串。KR算法是一种随机串匹配算法,详细介绍KR串匹配算法的算法描述及代码实现过程,并对该算法进行测试,讨论该算法的实现效率。     

基于AdaBoost的人脸特征挑选与特征融合算法研究

针对人脸识别中的特征挑选和特征融合问题进行研究。结合已有的基于AdaBoost的人脸特征挑选方法,挑选出最具分类能力的特征,并将挑选出的多类人脸特征在特征层进行融合,得到一个统一的人脸特征用于模式分类。通过在FERET人脸库上的实验表明,其识别方法具有良好的识别效果。     

基于神经网络的数字识别

本文介绍了神经网络、数字识别的相关内容及其概念,在此基础上重点研究了基于神经网络的数字识别系统。本文对基于神经网络的数字识别系统包含的功能,以及每个功能模块所使用的技术进行了阐述。最后对基于神经网络的数字识别系统所具有的优点进行了分析和讨论。     

基于SVM的钢坯号自动识别算法

针对当前钢厂钢坯号现场识别的自动化要求,提供一种基于SVM的钢坯号自动识别算法。该算法通过生产线上视频监控获取钢坯图像,将SVM的非线性分类算法和视感智能检测技术结合实现钢坯智能化监控,对气动、机械等原因引起的断裂、畸变和粗细不均等钢坯号具有较好的识别能力。文章还对该算法与模板匹配方法、BP神经网络方法进行了实验对比,证实该算法对钢坯号识别具有较高的识别率。