基于兴趣点多特征融合的物体识别方法

提出一种基于兴趣点多种特征融合的物体识别方法。利用简化的局部二值模式算子去除Harris冗余角点,提取感兴趣区域的3种特征并加权融合特征,在K最近邻(KNN)方法中引进加权因子计算特征距离函数,得到合适的分类器。实验结果表明,该方法能有效提高物体识别的正确率。     

最大间隔椭球形多类分类算法

针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题,基于一类分类马氏椭球学习机,提出一种最大间隔椭球形多类分类算法,将每一类数据用超椭球来界定,数据空间由若干个超椭球组成,每个超椭球包围一类样本点,并以最大间隔排除不属于该类的样本点,该算法同时考虑了不同类样本点的协方差矩阵,即分布信息。真实数据上的实验结果表明该方法能提高分类精度。     

基于混沌粒子群优化的支持向量机训练方法

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出一种混沌粒子群算法。该算法对Circle模型进行改进,将其引入粒子群算法中,避免了粒子群算法陷入局部最优。给出应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进的CPSO SVM方法比CPSO SVM和PSO SVM方法有更好的识别性能。     

?????????????????????????????

多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征,存在走与跑识别率较低的问题。将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小后的主分量分析外形特征相结合,采用支持向量机从8个方向对跑、蹲、站、弯腰、招手、指和走7种人体行为进行识别,结果证明走与跑的识别率得到很大提高。     

汉字识别方法综述

分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别方法仍需要在识别目标及特征提取、训练字符集准备方面进行改进。     

基于独立成分分析和核向量机的人脸识别

提出利用独立成分分析提取人脸特征并用核向量机进行识别的方法。独立成分分析能更本质地描述图像特征,通过选择合适的特征个数达到较高的识别准确率。利用核向量机进行分类判决,可以快速地对大样本数据进行准确分类,产生较少的支持向量。实验证明了该方法的可行性和有效性,在ORL人脸数据库上达到了94.38%的准确率。     

OFDM信号的盲识别研究

提出一种新的OFDM信号盲识别算法,利用多载波OFDM信号在时域上的近高斯性,提取信号特征参数Q作为分类特征,该参数不受高斯白噪声的影响,且无须知道先验知识,只需在中频直接对信号进行识别,计算简单、利于实现。仿真实验结果表明,在短波信道中,该算法具有较强的抗多径能力。     

模糊ART神经网络模型及其在图像识别中的应用

提出了采用低通过率波、去最小亮度和向量柱状图来提取人脸特征的方法,设计了模糊ART神经网络的结构、学习规则和识别算法,并采用模糊ART神经网络对向量柱状图生成的特征向量进行识别。仿真实验证明,通过调整神经网络的警戒参数值,不同的人具有不同的最大在线识别率,所有人平均的在线最大识别率可以达到89％。     

图片垃圾邮件过滤技术综述

从图片垃圾邮件的现状着手,通过对图片垃圾邮件的分析,将图片垃圾邮件与文本垃圾邮件之间的不同点进行了对比,并对图片垃圾邮件的特征进行了总结.与此同时,对图片垃圾邮件过滤中常用的一些过滤方法,例如OCR(最优字符识别)以及指纹技术进行了介绍,分析了其优缺点,并结合它们自身的缺点提出了一些建设性看法.最后对最新的反垃圾邮件研究成果作了简略描述,并对垃圾邮件的发展作出了展望.     

基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析

提出两种基于矩阵分解的DLDA特征抽取算法。通过引入QR分解和谱分解(SF)两种矩阵分析方法,在DLDA鉴别准则下,对散布矩阵实现降维,从而得到描述人脸图像样本更有效和稳定的分类信息。该方法通过对两种矩阵分解过程的分析,证明在传统Fisher鉴别分析方法中,矩阵分解同样可以模拟PCA过程对样本进行降维,从而克服了小样本问题。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。