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1.
基于局部特征的部分遮挡人耳识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   
2.
基于Haar小波变换和分块DCT的人耳识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种新的对人耳图像进行降维的方法.先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后再对小波分解后得到的低频信息施行分块离散余弦变换,进而获得图像的特征向量.实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的PCA-LDA方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效的手段.  相似文献   
3.
基于委员会投票选择方法的主动学习的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
讨论了利用QBC(委员会投票选择)的主动学习方法来学习贝叶斯网络分类器,通过对基于投票熵和基于KL-divergence的QBC算法的研究,指出了两者存在的缺陷;同时提出了基于投票熵与类条件后验最大熵相结合的QBC算法。实验证明,该算法提高了分类器的精度,并使用了较少的训练样本,这有效解决了大数据量训练样本获得困难的情况下分类器建模问题。  相似文献   
4.
现代高速板带轧机的计算机仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
5.
基于复杂性研究的Internet安全模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
回顾了基于复杂性科学和复杂网络研究的相关理论建立的几种Internet安全大范围模式行为的模型.从Internet复杂系统的Power-Law分布规律出发,论述了该分布规律对网络安全建模的影响,然后围绕网络安全的两个方面,即病毒传播和网络鲁棒性,分别论述了基于复杂系统和复杂网络研究成果建立的病毒传播的定量模型,以及网络鲁棒性与复杂网络结构的定性关系模型,最后还展望了未来该领域的研究前景.  相似文献   
6.
为了模拟汉语初学者的汉字认知过程,在Kohonen神经网络的基础上,改进了其网络结构和算法,并且将改进后的网络输出层根据Hebbian学习规则连接,构建了一个多Kohonen网络协同工作的汉字认知自组织神经网络模型.模拟研究结果表明,模型能够成功地学习到汉字的结构类型,且能有效识别出汉字的部件,在一定程度上模拟了汉字认知的部分过程,说明该模型用于汉字认知乃至汉语言习得的可行性.  相似文献   
7.
基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别   总被引:9,自引:0,他引:9  
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.  相似文献   
8.
免疫遗传算法在BP神经网络中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能.  相似文献   
9.
作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一。本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法。该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别。在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率。  相似文献   
10.
遗传优化的SVR在钢材力学性能预报中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了基于支持向量回归的钢材力学性能建模方法,采用遗传算法优化支持向量回归模型的参数,避免了参数选择的盲目性,使得支持向量回归模型的预测性能有了显著提高.将此方法应用于实际钢厂的钢材力学性能预报中,模型的训练与验证数据都来自于实际的过程,结果表明采用遗传优化的支持向量回归模型对钢材力学性能具有很好的预估性能.  相似文献   
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