多模版匹配及加权融合的行人检测方法

提出多模板匹配及加权融合的检测算法。以线性支持向量机作为分类器,采用分类器级联的训练方式,针对易错样本采用互补特征选择策略(CFSS)选择不同特征训练模板,选取红绿蓝和LUV通道下的HOG特征和细胞结构的局部二值模式(LBP)特征。利用多个模板分别进行匹配,采用线性加权的方式融合不同模板的检测结果,利用INRIA行人数据库对算法进行测试,获得更高的检测准确率。     

基于全局优化支持向量机的多类别高炉故障诊断

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求,提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先,采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化;然后,利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理;最后,构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明,通过对故障训练样本有意义地分割重组,用较少的最小二乘支持向量机分类器,得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性.     

基于混合核WLS-SVR的古汉字识别（英文）

针对现有多种分类器对具有不确定字形的古汉字识别精度不高的问题,提出了一种基于混合核加权最小二乘支持向量回归(WLS-SVR)的古汉字识别算法.WLS-SVR的权重系数采用预测误差的指数衰减函数,混合核是由具有良好局域特性的小波核函数与具有良好全局特性的RBF核函数构成.在特征提取阶段,由于全局点密度与部件结构具有全局特征,而伪二维弹性网格与局部点密度具有局部特征,因此融合了古汉字的全局和局部特征.仿真实验表明,该算法具有较高的准确率与良好的鲁棒性.     

采用HOG特征和机器学习的行人检测方法

针对基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,提出一种将HOG特征与Adaboost-BP模型相结合的行人检测方法.利用边缘检测技术快速检测出行人候选区域,提取出多尺度多方向的HOG特征,利用Adaboost算法训练多个反向传播神经网络用于构建强分类器,实现对测试样本图像的检测识别.结果表明:文中方法具有更高的检测率、更低的误报率和漏检率,具有较好的检测效果.     

最小二乘支持向量机鲁棒回归算法研究

最小二乘支持向量机因模型学习过程中以二次损失函数为经验风险,造成学习结果对噪声特别敏感。鉴于实际问题中噪声不可避免、不可预测,且分布规律难寻,该文主要研究最小二乘支持向量机的鲁棒性增强算法,以提高其抵抗噪声与异常值的能力。通过分析得知,样本的局部异常因子与噪声大小间具有很大的相关性,因此提出了用于非线性回归问题的局部异常因子概念;并将其应用于最小二乘支持向量机模型学习时最优损失函数的确定中,提出了基于样本局部异常因子的直接加权最小二乘支持向量机鲁棒回归算法。为验证所提出算法的性能,该文最后以2个典型非线性对象为例,将其与原最小二乘支持向量机、文献中已有的基于预估噪声分布的加权最小二乘支持向量机进行了对比。对比结果表明,所提出的直接加权最小二乘支持向量机算法具有更好的鲁棒性。     

一种基于MA-LSSVM的封装式特征选择算法

为了解决高维小样本的特征选择问题,该文结合文化基因算法(Memetic algorithm,MA)与最小二乘支持向量机(Memetic algorithm and least squares support vector machine,MALSSVM),设计了一种封装式(Wrapper)特征选择算法。该方法将全局搜索与局部搜索相结合作为求解策略,利用了最小二乘支持向量机易于求解的特点,构造分类器,以分类的准确率作为文化基因算法寻优过程中适应度函数的主要成分。实验表明,MA-LSSVM可以较高效稳定地获取对分类贡献较大的特征,降低数据维度,提高了分类效率。     

基于加权最小二乘支持向量机的下水道可燃气体分析

下水道可燃气体分析是城市下水道可燃气体监测预警系统的重要组成部分.该文针对BP神经网络对下水道可燃混合气体分析存在速度慢、容易陷入局部最优,以及标准最小二乘支持向量机鲁棒性差的缺点,建立了一种基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的下水道可燃气体分析模型.加权最小二乘支持向量机模型采用最小二乘线性系统,对误差变量进行权值设定,提高了学习速度和学习精度.仿真结果表明:基于WLS-SVM的下水道可燃气体分析模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量回归机2种模型,具有优良的预测精度和鲁棒性.     

基于自适应LS-SVM的柴油机进排气系统故障诊断

 提出了应用自适应最小二乘支持向量机和小波包能量特征的柴油机进排气系统故障诊断方法。对气门间隙异常、气阀漏气等几种常见故障和系统正常运行进行小波包分解,提取频带能量作为支持向量机的输入特征向量;然后,利用自适应优化算法对最小二乘支持向量机进行优化;最后,利用基于优化参数和最小输出编码的最小二乘支持向量机进行故障分类和识别。对比实验表明,与BP神经网络和采用交叉验证的传统最小二乘支持向量机相比,该方法可克服训练时间较长、容易陷入局部最小等问题,具有较快的训练速度和较高的分类准确率,提高了传统最小二乘支持向量机算法的寻优速度,在样本数较小时仍可取得较好的效果,能有效诊断柴油机进排气系统故障。     

局部加权的LS-SVM大气数据组合导航故障检测

针对飞机惯性导航设备发生故障,原容错系统失效,而且一般最小二乘支持向量机(LSSVM)检测算法不能有效处理局部预测的问题,提出一种基于局部加权LS-SVM故障检测法。对LS-SVM进行局部加权处理,用局部加权LS-SVM回归预测滤波器新息,并重构检验统计量,结合ADS/GNSS组合系统进行仿真验证。仿真结果表明:在全局容错系统失效情况下,基于局部加权LS-SVM故障检测法具有良好的预测效果,减少了故障检测时间,降低了虚警率。     

基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力.     

基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法

针对目前人脸识别算法的误识率高、 鲁棒性差等不足, 设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法, 以获得更优的人脸识别结果. 首先对人脸图像进行分块, 提取每个子块的局部特征, 并判别分析提取人脸的全局特征; 然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量; 最后采用最小二乘支持向量机根据“一对多”的原则建立光照人脸识别的多分类器, 并对多个人脸数据库进行仿真实验. 实验结果表明, 该算法可找到最优人脸识别特征子集, 降低光照人脸的误识率, 人脸识别速度得到明显提升, 且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.     

基于改进Boosting算法的夜间运动车辆检测

针对夜间交通场景中运动车辆目标提取及实时检测困难的问题,引入改进的Boosting模糊分类算法,提出了一种新的基于车头灯的夜间运动车辆检测方法.通过SIFT算法和融合多特征的方法精确提取夜间运动车辆车头灯特征,利用遗传算法优化Boosting模糊分类算法,并以加权投票方式对提取的车头灯特征进行分类判别,最后结合车头灯空间、运动信息及灯光颜色信息进行同车车头灯配对分组,实现夜间运动车辆的实时检测.实验表明,该方法在夜间交通环境中具有良好的实时检测效果和较高鲁棒性.     

基于自编码神经网络与AdaBoost的快速行人检测算法

针对传统基于HOG特征与Ada Boost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出了一种基于自编码神经网络与Ada Boost的快速行人检测算法.该算法首先利用基于ACF模型的目标检测算法对图像进行预处理,获得疑似目标区域;然后对获取的子区域进行尺度归一化,提取HOG特征,并输入到自编码神经网络中进行降维;最后利用Ada Boost分类器对分类检测,输出检测到的行人区域.实验结果表明:文中所提算法的行人检测性能超过现有的检测算法,其检测速度也超过大多数算法.     

基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的说话人辨认

针对最小二乘支持向量机在语音数据大样本输入下的局限性,提出了一种基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的学习算法,结合高斯混合模型在拟合数据分布方面和最小二乘支持向量机在分类辨别方面的突出优势,有效地提取说话者特征信息,压缩了数据,解决了大样本数据输入下最小二乘支持向量机的训练速度和测试精度问题,同时在LS-SVM系统中引入模糊隶属度函数,很好地解决了不可分数据的输出.理论研究和实验表明,所提方法能充分地利用训练数据,使得系统在具有更好辨别能力的同时提高了鲁棒性和识别率.     

一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型

对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数;然后,根据"一对一"算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100%.     

视觉显著性驱动的运动鱼体视频分割算法

针对养殖监控视频中运动鱼体目标检测问题,提出一种基于视觉显著性计算的运动鱼体视频分割算法.首先,将运动特征通道引入基于图论的显著性计算模型中,对多通道特征进行自动加权,生成全局视觉显著图.其次,利用基于方向梯度直方图的支持向量机分类器对显著区域进行目标确认,得到包含前景目标的感兴趣区域.最后,分割出运动鱼体目标,并将其标注在视频序列中.实验结果表明,所提方法在室内养殖监控数据集上能够很好地剔除水面杂波、反光等复杂背景干扰,实现运动鱼体的视频分割.     

基于多特征和级联分类器的行人检测算法

针对静态图像中的人体检测问题,文章提出一种由粗到精的级联分类器人体检测算法,并改进多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征和多尺度梯度方向直方图(Multi-scale Histograms of Oriented Gradients,简称Multi-scale HOG)特征。粗分类器采用扩展的MSO(extended multi-scale orientation,简称EMSO)特征和Adaboost级联训练得到,精分类器采用基于WTA(winner-takes-all)hash编码的Multiscale HOG(WMHOG)特征和相交核支持向量机(intersection kernel support vector machines,简称IKSVM)级联训练得到。在法国国家信息与自动化研究所(INRIA)和TUD-Brussels公共测试集上的实验结果表明,文中所提出的方法检测速度和检测率与当前代表性人体检测算法相比均有明显提高。     

基于图像处理的车辆识别系统设计

为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图（HOG）特征与支持向量机（SVM）的车辆检测系统.在收集大量的车辆样本,构建正、负样本集之后,提取出每一个正、负样本的HOG特征向量并汇总,进而形成检测所用的SVM分类器模板.在视频检测过程中,提取视频中每帧图像的HOG特征送到训练好的分类器中与模板进行对比,并用矩形框标注检测出的车辆目标.利用实际道路监控视频进行车辆检测系统测试,结果表明,对于不同的路况、天气和光线下的道路环境,该算法都可以完成实时且准确的检测,有较强的实际场景应用能力.     

基于直觉模糊最小二乘支持向量机的变压器故障诊断

针对基于溶解气体分析的变压器故障诊断数据具有小样本、 贫信息且故障诊断结果易受样本中噪声影响的特点, 提出一种直觉模糊最小二乘支持向量机算法(IFLS-SVM). 先进行相关算法的推导, 并设计了基于IFLS SVM的多类分类器, 然后借助Matlab软件实现了电力变压器的相关故障实例诊断, 最后将其诊断结果与LS-SVM
的几种多分类算法及BP神经网络的诊断结果进行比较. 实验结果表明, IFLS-SVM诊断效果较好, 抗噪性较强.     

加权最小二乘支持向量机与最小二乘问题的关系

研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性．