面向红外视频图像的火焰识别

针对红外图像的火焰识别,采用基于粒子群优化算法的二维最大熵阈值选取方法,选取最佳阈值对红外图像进行分割,使可疑区域从背景中分离出来.选择物体的高度作为特征量,采用标准模板序列,设计两层模糊分类器分析物体的高度变化和灰度分布,给出可疑目标隶属于火焰的评价.实验证明,这种结合火焰动、静特性的算法鲁棒性强,识别率及灵敏度较高,适用于广范围的火灾监控.     

基于支持向量机的并行学习方法研究

基于决策论中信息源合并规则,提出了基于支持向量机的并行学习方法(B-SVMs).在训练阶段,B-SVMs将一个大规模问题随机分解成若干规模较小的子问题,针对每个子问题同时训练支持向量机.在测试阶段,各个支持向量机并行给出测试结果,B-SVMs利用信息源合并规则将各支持向量机的输出组合而得到最终测试结果.在4个问题上与基于多数投票策略的组合支持向量机(MV-SVMs)和快速模块化支持向量机(FM-SVMs)相比,B-SVMs的泛化能力较高.与利用全部样本训练的标准支持向量机相比,B-SVMs极大地减少了训练时间和测试时间,而且具有与其相当的泛化能力.     

融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法

为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法(IFSelect-SVME)。该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用互信息顺序向前特征选择算法进行特征选择,再利用每个循环优化选择得到的特征样本子集训练个体SVM分类器,并对其进行加权集成,生成最终的决策系统。对实验所用9组UCI数据集的仿真结果表明:与支持向量机集成(SVME)算法相比,IFSelect-SVME算法的正确分类率有所提高,且样本数可减少30.8%~80.0%,特征数可减少32.2%~81.5%,简化了集成结构,缩短了测试样本的分类时间,所得到的分类系统具有更好的分类精度。     

基于人工神经网络的人脸识别分类器设计

为了提高人脸识别系统的自适应性,采用BP神经网络对抽取出的人脸特征进行识别.对人工神经网络、BP网络应用于人脸识别的过程做了简要介绍.并通过仿真实验加以验证.     

基于相关成分分析法的雷达目标识别仿真研究

给出了_种基于双谱特征和相关成分分析法(Relevant Component Analysis,RCA)相结合的雷达目标特征提取与识别方法.利用四种飞机模型的重点散射源二维分布测试教据和频率步进法,得到目标的一维纵向距离像.针对雷达高分辨率一维距离像的双谱特征,利用改进的白化变换矩阵进行去相关,得到统计不相关鉴别正交矢量集.然后采用Parzen窗方法估计概率密度函数,用贝叶斯分类器进行分类识别.实验数据结果表明,双谱有效地抑制了噪声影响,而相关成分分析法利用了信号白化处理过程中去除信号类间的相关性的优点,聚集了同类样本,因而比主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)具有更好的分类效果.     

分类器集成中的多样性度量

分类器之间的多样性被认为是分类器集成的一个关键因素.然而,目前多样性没有统一的定义和度量,也没有确定的操作方法.针对这些问题,总结和介绍了现有的一些多样性度量方法,及其在可视化、构造分类器集成方面的多种具体应用方法.最后,讨论了精度与多样性两难问题,并给出了多样性方法的有效性说明,指出关于集成学习和多样性的研究还有很多问题亟待解决.     

H.264中全零块检测的线性分类器算法

针对H.264视频编码中传统全零块检测方法检测率较低的问题,提出了一种全零块检测的线性分类器算法.根据编码特性选择5个变量作为全零块检测的特征,基于参考块的全零块情况,设计了2个不同的线性分类器来区分全零块和非全零块,然     

基于灰度与边缘的图像分割方法

提出一种基于多图像信息的图像分割方法，利用Ｂａｙｅｓ分类准则，根据每个像素的多图像信息向量将其分为目标或背景，并对动态图像组成的图像序列或静态图像的分割给出了不同的像素分类准则，同时给出了硬件实时实现的原理，该方法适用于图像序列、低对比度图像和其它难于用一种图像信息分割的图像。实验证明了该方法的有效性。     

识别泵工况的分类器设计

在分析比较了现有识别有杆泵抽油井泵工况分类器后，提出了将Ｆｉｓｈｅｒ分类器应用于这一多类问题的识别领域，着重讨论了其设计方法，即推递计算了特征均值和协方差，并给出了初始条件和对称条件．由于Ｆｉｓｈｅｒ分类器仅要求已知工况样本的特征向量均值及协方差矩阵，放松了样本特征正态分布的要求，提高了诊断有杆泵抽油井泵工况的正确率；递推式的给出，大大减少了泵工况特征库数据的存贮量和分类器设计的计算量，便于特征库数据的补充和修改．文末给出了４种工况下以泵功图灰度统计量为特征的分类器设计算例．     

一种神经网络集成分类器在暂态稳定评估中的应用

针对神经网络应用于电力系统暂态稳定评估存在的误分类问题，将粗糙集理论和神经网络相结合，运用特征矩阵进行属性约简的基础上，应用装袋策略构造集成神经网络分类器来提高分类准确率，在新英格兰10机39节点系统中的应用验证了该分类器的分类准确率较普通神经网络分类器有较大的提高、