基于主成分分析和BP神经网络的车标识别

在对3种数据降维技术进行了比较研究的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的车标识别算法.首先,利用PCA方法获得特征车标;然后,将待识别车标投影到特征车标张成的子空间;最后,通过BP神经网络进行车标识别.实验结果表明,该算法能有效提高车标的识别率,对光照和噪声有很强的鲁棒性.     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

基于局部特征的部分遮挡人耳识别

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率.     

结合过完备字典与PCA的小样本语音情感识别方法

针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题,提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维,再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法,从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法,并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性,在同等特征维数下,将方法与BP、SVM进行比较,并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明,所提出方法的识别率比SVM与BP高;与采用稀疏化前的特征相比,稀疏化后的特征向量更便于处理,平均识别率提高约15%,时间效率提高近原来的1/2,空间效率提升近原来的1/3.     

在线单机采集的人手多生物特征识别

单一生物特征识别方法在实际应用时容易受到限制,系统的识别率低、稳定性差.针对上述问题,提出了一种基于在线单机的手形和掌纹相结合的多生物特征识别方法.对于手形识别,提取手指的相对长度构成特征矢量,采用k近邻分类器和支持向量机分类器相结合实现个人身份的识别,然后利用二维Gabor提取掌纹感兴趣区域(ROI)的纹理方向信息作为掌纹特征,对手形分类结果加以认证.在混合图库上进行试验,二者相结合的识别方法的识别率达到98.65%.实验结果表明,采用手形和掌纹双模态特征识别,可以有效提高系统的安全性和稳定性.     

基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法.     

基于两级BP神经网络的机动车车标识别

本文描述一种基于两级BP神经网络的机动车车标识别算法,该算法对车标识别中的多分类问题提出一种解决方案。根据车牌和车标在位置和尺寸之间的关联,文中利用车牌信息,确定车标的候选区域,然后利用形态学和连通域分析（CCA）定位车标。最后使用两级BP神经网络：预测网络和验证网络完成车标识别的目的。文中以两类车标为例,通过实验表明该算法具有较高的识别率和较低的错误率。     

基于2DPCA的颅骨识别研究

阐述了基于主成分分析和二维主成分分析的颅骨识别方法,比较了两种特征提取算法,通过比较得出:二维主成分分析速度快,不需要经过一个降维的过程,而且识别率高.在获得颅骨的三维几何信息后,对数据进行特征提取时采取的是二维主成分分析方法,从而提取颅骨图像的关键特征,最后利用常用的最近邻法则进行识别.     

基于分形理论的岩相图像识别与分析

基于分形理论,应用计算机数字图像处理技术,提出了一种岩相图像识别与分析的新方法。在对典型岩相图像进行图像处理的基础上,介绍了岩相轮廓的顺序跟踪识别方法,给出了岩相轮廓分形维数的具体计算公式和方法,最终得到不同岩相轮廓的分形维数。通过比较不同岩相的分形维数可知,同一种岩相轮廓具有比较接近的分形维数,而不同岩相分形维数相差较大,这说明分形理论可用于岩相图像识别与分析。     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜识别方法,利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,采用竞争学习机制进行识别。实验结果证明采用该方法的虹膜识别系统识别率高、环境适应性强、运行时间短,在虹膜识别中具有良好的应用价值。     

基于车徽背景纹理识别的车徽定位新方法

车徽是汽车品牌的标志，是汽车分类与识别的重要依据．车徽定位是车徽识别的关键环节．笔者提出了一种新的车徽定位方法．首先，根据车徽和车牌的位置关系进行车徽的粗定位，其次，进行车徽背景的纹理识别，然后，通过边缘检测进行车徽的背景抑制，对水平纹理进行垂直边缘检测，对垂直纹理进行水平边缘检测，最后应用数学形态学进行滤波，精确定位用车徽．实验结果表明，此方法具有很好的车徽定位效果．     

基于协同学的人脸分类集成

提出了一种基于协同学的人脸分类集成方法.选择不同的训练样本作为原型模型,以增加原型模型的多样性;识别时,将序参量转化为后验概率,分别运用投票法和基于和的后验概率集成方法进行识别,并提出了一种改进的基于和的后验概率集成方法,来提高集成的效果.另外,将核主分量分析和协同模式识别进行结合,在运用协同模式识别之前,先采用核主分量分析获得原始图像的最优非线性表示,以提高模式的可分性,并消除图像冗余信息的影响,然后再进行协同人脸分类.对Y a le人脸库中的图像进行识别实验,结果表明所提方法的有效性,取得了比经典的协同模式识别方法和核主成分分析更好的结果.     

基于自适应主成分分析维度寻优的脑力负荷识别

脑力负荷识别对提高作业操作人员工作效率，减少人因事故具有重要意义。然而，由于脑电( electroencephalogram，EEG) 信号的采集是由多通道脑电帽采集的，并且分布在各个频带上，因此经过特征提取得到的特征维度过高，造成后续识别模型复杂度过高。对此，通常使用主成分分析(principal component analysis，PCA)对高维特征向量进行降维处理，但是降维维度的取值很难确定。本文提出了一种基于主成分分析的自适应维度寻优方法，该方法利用实验数据集中高维特征通过分析主成分分析降维后在各个维度的分类精度表现，自适应地找到该实验数据集的最优降维维度，并将该维度应用到同实验的其他实验数据上进行脑力负荷识别。结果表明，该方法可以准确识别出在同实验数据集中通用的最优降维维度，有效提高识别效率。     

基于PCA主成分分析的人脸检测实现与分析

介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分.     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于小波变换和2DPCA的人脸识别

主成分分析(principal component analysis:PCA)已成功用于人脸识别,但基于主成分分析的人脸识别方法需要将图像数据向量化,而向量化后的图像样本维数非常大,计算代价非常高.二维主成分分析(2 di mension principal component analysis:2DPCA)直接处理图像数据,不需要向量化的过程,2DPCA降低了计算复杂度,但是2DPCA与PCA相比,需要存储更多的系数,即要占用更多的存储空间.本文提出了一种基于小波变换和2DPCA的人脸识别方法,可以克服上述缺点,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别

对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.     

EMD结合Teager能量用于语音情感识别

在语音情感识别系统中,语音情感特征的提取尤为重要,本文在前期已有对EMD分解研究的基础上,将EMD分解与Teager能量算子相结合,用于语音情感识别。文中首先利用EMD分解得到一组IMF分量,再对各阶IMF分量提取Teager能量,然后通过对不同语种的不同情感语音的Teager能量在Mel频率的分析,提出了一种新的情感特征：基于EMD分解的Mel频率的Teager能量谱系数(ETMC),最后利用SVM分类方法对不同语种的不同情感进行识别,实验结果表明,该方法有很好的识别结果。     

基于粗糙集的人脸识别改进方法

人脸识别因其高效、安全和非接触性的特点,在公共信息安全领域得到了广泛应用.针对传统主元分析方法(PCA)和随机主元分析法(Random PCA)在实际应用中存在抗干扰能力差、识别率不高以及2种方法特征融合后计算复杂的问题,提出了一种基于随机主成分分析+粗糙集(Random PCA+rough set)的人脸识别方法.该方法用PCA提取人脸的全局特征,用Random PCA提取人脸图像的局部特征,再将这2种特征通过串联的方式构建特征子空间.在特征子空间里用粗糙集去提取最具区分度的特征,从而有效减少了分类时的计算复杂度并提高了识别率.实验结果表明:该方法较传统PCA方法的识别率和识别时间分别提高了7.09%和6.06%.     

人工嗅觉系统及其在卷烟烟气中的研究

用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的人工嗅觉系统 (电子鼻 )对 3种品牌卷烟烟气进行分析 详细阐述了实验过程及确定传感器的组成方法 ,并从样本中用马氏距离选取合适的样本 ,用主成分分析法和神经网络聚类分析法对样本进行分析 主成分分析结果是已较好地把各品牌的烟分开 ,神经网络对 3种品牌烟的识别率分别为玉溪 85%、白沙 90 %、红梅 95%