基于多粒度感知SVM的复杂场景人车分类方法

针对复杂场景中的人车分类问题,提出一种基于多粒度感知SVM(support vector machine)的复杂场景人车分类方法。该方法首先对视频场景进行运动区域分析,结合角点检测方法提取运动区域视觉感知信息,在时空域中采用Kalman滤波将感知信息进行关联推理,去除噪声干扰。再以运动区域质心点为中心,构造目标的多粒度感知特征,最后构造2级SVM分类器,将目标多粒度感知特征向量集输入SVM分类器进行训练及分类,得到人车分类结果输出。实验结果表明,该方法取得了良好的分类效果,人、车全天候平均分类正确率分别达到93.6%以上,能有效避免光照、色彩、目标大小等变化导致的误分类问题,适用于智能交通视频的人车分类应用。     

基于显著性区域的红外行为识别

视频特征的提取是行为识别方法中一个关键步骤,当视频场景中存在无关行人或者背景干扰时,提取的特征往往会包含较多的干扰信息,这将严重影响分类器的分类效果,进而影响行为识别准确率。针对这类问题,提出了一种基于显著性区域的红外行为识别方法。该方法对视频序列提取光流运动历史图(optical flow motion history image, OF-MHI)特征,获取视频序列的运动信息,此步骤旨在消除图像背景及静止目标干扰。利用类别激活映射(class activation map, CAM)方法进一步消除运动目标干扰,获得兴趣目标显著性区域,进而获得显著性区域特征图。输入卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取最终特征,并采用支持向量机(support vector machine, SVM)获得识别结果。与传统方法相比,实验结果表明,该方法有效地提升了识别准确率。     

一种基于SVM的主动多分类方法

针对传统的多分类模型学习效率较低,对于复杂的多类别数据无法进行高效分类的问题,提出了一种基于支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的主动多分类方法.该方法通过引入就绪分类器和阻塞分类器的概念,将主动学习的策略用于SVM多分类器的构造过程,在主动多分类过程中随着分类器的不断更新,动态地控制样本...     

基于生物视觉感知的场景特征提取方法

针对复杂背景环境下图像场景理解及分类中遇到的诸多难题,提出了一种模拟生物视觉感知的新的图像场景特征提取方法.该方法采用方向、颜色和亮度三种感知特征来构造视觉显著图,并对基本单元进行最大化处理来得到更加精确的方向信息.为了提高特征提取的速度,设计了区域分割算法,然后构造分割区域描述子,最后通过SVM对特征向量集合进行无监督分类以实现显著区域匹配.与传统方法相比,该方法提取的特征对于一定程度的仿射和光照变化具有良好的不变性,同时具有较好的分类效果.实验结果表明上述方法能够较好地应用于场景分类及检索,并具有较强的时效性.     

UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别

针对UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别问题,提出了结构特征和统计特征相组合的三级分类方案.经过印刷体去除、二值化、作业量判别等预处理之后,一级分类器提取点、线、圆等结构特征并进行组合构造相应模板,然后采用粗细两阶段方案进行模板匹配;二级分类器提取区域模糊统计特征,构造了10个一对多的SVM分类器;三级分类器提取投影特征、笔划特征、Fourier变换特征等,然后利用RBF神经网络进行分类.实验表明该方法合理有效.     

基于双目立体视觉和SVM算法行人检测方法

提出了一种基于双目立体视觉和SVM算法的行人检测方法.采用行人样本的头肩HOG特征训练分类器,通过双目视觉系统获取待检测目标左右图像,经过摄像机标定和立体匹配之后,计算图像共轭点的视差生成深度图,以基于距离的阈值分割确定运动目标所在的ROIs,有效去除背景信息;提取分割图像的HOG特征,投入SVM分类器训练得到检测子;加载分类器在前景图像中做多尺度检测,标记检测出来的运动目标.实验表明:该方法能对复杂场景下不同尺度和姿态的行人进行有效检测,具有较高的鲁棒性和检测率,且具有很好的实时性.     

基于混合高斯和HOG+SVM的行人检测模型

为了提高行人检测系统的检测率,提出了一种基于混合高斯背景建模结合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)+支持向量机(support vector machine,SVM)的行人检测模型.首先,采用混合高斯模型进行前景分割,有效提取出运动目标区域;然后,在行人识别部分通过缩小检测窗口尺寸来降低HOG特征维数;另外,利用误识别区域,对样本库的信息进行二次更新,以优化SVM分类器;最后,以随机视频帧为测试样本进行模型性能验证.结果表明,在保证检测率和检测速率的情况下,该混合高斯结合HOG+SVM模型的误检率仅为4%,说明该模型能够在复杂场景下实时准确地进行行人检测.     

下肢EMG的小波支持向量机多类识别方法

针对下肢肌电信号(EMG)的多运动模式分类问题,提出了一种基于小波支持向量机(WSVM)的多类识别方法.在小波框架理论和SVM核方法的基础上,构造基于二叉树结构的WSVM多类分类器,采用多尺度分析对下肢EMG进行消噪处理和特征提取,将特征向量输入WSVM多类分类器.以水平行走为例对支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期和摆动末期等5个细分运动模式进行分类,并与传统的神经网络和高斯核SVM分类器进行比较.实验结果验证了所提方法的有效性.     

基于量子演化理论的行人检测改进算法

对视频中移动摄像头下的行人检测问题进行了研究,在AdaBoost行人分类算法、支持向量机(SVM)理论和多目标优化原理的基础之上,并结合三者的特点,提出了一种基于量子演化算法的行人检测优化算法。首先,使用传统的AdaBoost算法对行人进行粗粒度的分类,然后使用支持向量机(SVM)设计精度更高的行人检测器。针对SVM的分类器参数多、关系复杂,而且无好的调节准则,根据核函数的构建条件,将实值量子演化算法引入到SVM参数的寻优问题中,对于分类性能采用多目标优化的方法,取得了较好的效果;同时从理论上分析了算法的复杂度。经过实例测试,算法与经典多目标优化算法NSGA-II的相比,改进效果明显。最后的实验说明了算法检测的准确性。     

一种基于稀疏表示的判别式目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉领域中具有挑战性的问题.提出了一种基于稀疏表示的判别式目标跟踪算法,用于在复杂场景中对运动目标进行鲁棒跟踪.该算法首先对目标进行滑动窗口稠密采样,构建目标的稀疏表示字典,然后将目标表示为该字典的稀疏编码,从而构造具有判别力的目标特征表示.在跟踪过程中,将目标跟踪问题看作是背景与目标的判别性问题,使用目标和背景的特征表示在线训练朴素贝叶斯分类器,根据分类结果得到目标的跟踪结果.为了适应场景及目标外观变化,设计动态更新机制对字典与分类器进行在线更新.和传统基于稀疏表示的跟踪方法相比,该算法将稀疏表示与判别式分类器结合,利用稀疏表示获得具有判别力的目标特征表示,而在线的朴素贝叶斯分类器则确保了目标跟踪的快速有效.与流行的多种跟踪算法比较结果表明,本算法能够在复杂条件下实现目标的鲁棒跟踪.     

基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别算法

提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORT人脸库上的实验结果可以看出,DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速度。     

基于主分量分析的空间目标识别方法

目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,如何有效利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要意义.文中提取中心矩作为特征向量,采用主分量分析(PCA)进一步进行特征压缩,利用支撑矢量机(SVM)分类算法来实现识别.基于实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较好的识别性能和推广能力.     

基于脑电的意识活动特征提取与识别

基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.     

基于改进支持向量机的冷轧带钢表面缺陷分类识别

针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模式识别的分类器.通过实验确定了分类器的结构,给出了相关参数选择的方法.对几种生产现场出现频率较高的典型缺陷图像进行了计算机实验研究.研究结果显示,这种分类器很好地克服了传统支持向量机中存在的推广性能差以及当类别距离过近时准确率下降的问题,具有更好的适应性和准确性.     

基于支持向量机的垃圾信息过滤方法

针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法. 利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验数据评价结果,选取了适合的核函数及其参数,构建了SVM分类器,同时也通过仿真实验和评价体系对SVM分类器和传统贝叶斯分类器进行了测试和评估. 结果表明,基于SVM算法的分类器提高了信息过滤的准确性,同时也验证了SVM算法在垃圾信息过滤中的有效性.      

支持向量机在大类别数分类中的应用

研究支持向量机在大类别数分类中的应用;结合二叉决策树的基本思想提出一种基于支持向量机（support vector machine,SVM)的大类别数分类解决方法,即SVM决策树方法,对不同背景下可选用的SVM决策树的结构进行了讨论,分析了SVM决策树的特点,并对其识别错误率进行数学进行,结果表明该方法可降低平均分类错误率,对实际应用中的多类分类问题提供新的途径。     

构造特征复杂性减低的支持向量机

支持向量机(SVM)较一般的机器学习方法显示出更好的泛化能力.然而,在实际的数据中经常存在着大量冗余、噪声或者不可靠的特征,这严重影响到SVM的性能.因此,有必要减低特征复杂性以获取更好的SVM结果.本文提出了一种基于遗传算法(GA)的嵌入式框架下的特征优化算法,以构造改进SVM.针对选择的UCI成人数据库的实验表明,与原始的SVM相比,提出的改进SVM方法获得了更少的支持向量数目和更好的分类精度.     

基于分形维数和SVM的新疆民间艺术图案分类

针对已有分类器存在的缺陷, 提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法, 提高分类器的分类精度. 先提取图像的4种分形维数作为纹理特征, 再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段. 将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量, 应用于测试阶段的分类, 提高分类器的分类精度. 实验结果表明, 该方法具有较好的推广性, 为图像特征组合提取提供了新途径.     

SVM-KNN分类器在网页分类中的应用

为了提高中文网页自动分类的分类精度,将SVM-KNN方法用于中文网页分类.提出了一种中文网页的表示方法,在将下载的网页全部表示为向量空间的向量后,用SVM构造了一个多类分类器.在分类时通过在特征空间计算网页所表示的向量和分界面的距离决定采用SVM方法还是KNN方法对其分类.实验证明该方法是一种有效的方法,对网页分类的各类,使用该方法均比使用SVM方法具有更高的分类精度,同时能缓解SVM训练时对核参数的选择困难问题.     

基于单个特征分类准确率的特征选择方法研究

【目的】随着遥感技术迅猛发展,在影像解译过程中提取的信息越来越繁杂多样。为提高地物分类准确率,常加入更多的特征信息,而由此往往造成一定的信息冗余,导致分类效率甚至准确率降低。笔者利用随机森林(RF)和支持向量机(SVM)分类器,探索在遥感分类过程中保证分类精度的同时又能降低特征维度的方法。【方法】以吉林省安图县福兴林场部分区域为研究对象,利用2015年Landsat-8影像为数据源,提取光谱信息(红、绿、蓝、近红外和短波红外波段)、植被指数(NDVI、增强型植被指数、比值植被指数和裸土植被指数)、纹理(同质性、均值、二阶矩、方差、差异性、对比度、熵和相关性)和地形信息(坡度和坡向)共19个指标作为分类特征变量。以RF分类器估测的特征重要性进行特征选择为对照,分别以单个特征在RF和SVM两分类器中的分类准确率为依据进行特征选择,并对选取的特征进行主成分分析,与未做主成分分析的进行区分,再分别用RF和SVM分类器进行分类,评价分类精度,确定最优特征和分类器组合。【结果】①基于SVM单个特征分类准确率选取特征,对选取的特征进行主成分分析,再用RF进行分类,该方法与其他方法相比分类性能最好,当特征维度为5时,总体精度为0.86,Kappa系数为0.83; 与输入全部特征进行分类相比,不仅提高了分类精度,而且降低了特征维度,使分类效率得以提升。基于RF特征重要性选取特征的RF分类取得了较高的分类准确率,但特征维数小于7时,分类准确率波动较大; 在特征维数为4时分类准确率增至最大值(0.88),随后骤降为0.83,之后基本保持在此水平。而基于单个特征分类准确率选取特征,分类准确率变化较为平缓,如上所提最优分类性能方法的分类准确率波动范围基本在0.02。②基于单个特征在RF和SVM分类器中的分类准确率进行特征选择,在随后的分类过程中,SVM分类器分类精度总体高于RF。基于RF单个特征分类准确率选取特征的SVM分类,及基于SVM单个特征分类准确率选取特征并对选取特征进行主成分分析的RF分类,较仅利用SVM或RF单个分类器选取特征并分类的分类准确率更高。【结论】①基于单个特征分类准确率的特征选择方法,可在保证分类精度的同时降低特征维度,且在较低维度时,基于该方法选取特征的分类精度较基于特征重要性选取特征的分类精度更稳定。②基于单个特征分类准确率进行特征选择,不同分类器选取的特征有所差异,分类准确率也不同,利用多个分类器较单个分类器选取特征并分类的性能更好。③在中低维度时,RF分类器的分类准确率可能与特征输入顺序有关,对输入特征进行主成分分析有利于提高分类器的分类精度及稳定性。