基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中经常遇到的"小样本"和"过学习"等问题,同时为了进一步改善人脸图像的奇异值特征在人脸识别中的识别性能,提出了一种基于奇异值分解和支持向量机的人脸识别新方法.在特征提取阶段,首先对训练样本集中的每一个人脸图像矩阵进行奇异值分解,得到训练样本的奇异值特征,然后对每个样本的奇异值特征向量进行降维、归一化、奇异值向量的分量重新排列等处理.在识别阶段,运用支持向量机作为分类工具,为了提高分类能力,选取径向基函数作为支持向量机的核函数.最后在ORL人脸数据库上验证了该方法.实验结果表明,通过对奇异值特征的相关处理,提高了识别速度和正确识别率.从而证明了所提出方法的有效性,具有一定的应用价值.     

两级2维局部判别嵌入特征提取的SAR图像识别方法

提出一种基于两级2维局部判别嵌入(2DLDE)特征提取方法,并将其应用于SAR图像目标识别.该方法以矩阵的形式处理单个样本数据,对SAR图像采用两级特征提取,先后对图像矩阵从行列两个方向进行投影变换,避免了LDE方法将图像数据转化为向量带来的维数灾难和小样本问题,同时增强了特征判别性.结合相应的图像预处理过程和分类方法,应用两级2维局部判别嵌入特征提取方法对MSTAR SAR图像数据进行实验,证明了该文方法的有效性和优越性.     

基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法

提出了一种二维局部保持鉴别分析（Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA）特征提取算法.该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;在LPP算法的基础上,利用训练样本的类别信息计算二维类间散度矩阵和二维类内散度矩阵,并在2D-LPDA的目标函数中引入最大间距准则（Maximum Margin Criterion,MMC）,从而求得具有良好鉴别能力的投影向量,同时还避免了小样本情况下矩阵的奇异性问题.通过在ORL人脸图像库上的人脸识别和新生儿面部图像库上的疼痛表情识别实验,验证了所提出的算法的有效性.     

基于灰度共生矩阵和支持向量机的茶叶病害诊断研究

针对茶叶病害由于致病机理不同导致病斑纹理不同的特点,通过灰度共生矩阵来构造茶叶病害的纹理特征和将支持向量机应用到茶叶病害的识别方法;由于支持向量机是一个二分器,提出了投票最大策略建立SVM多分类识别算法。首先对茶叶病害的图像进行预处理以改善图像质量,然后利用灰度共生矩阵构造和提取了5种纹理特征,最后建立支持向量机多分类识别器并对茶叶病害进行识别。实验结果表明:利用灰度共生矩阵构造的纹理特征对茶叶病害的识别效果好;不同核函数的识别性能不同,径向基核函数比较适合茶叶病害的识别,识别率高达86.67%;不同样本数的识别性能不同,支持向量机在解决小样本的病害识别问题上有很好的识别能力,最低识别率达到70%,稳定性好。     

一个基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法

直推式支持向量机(TSVM)是一种从标记样本出发,对特定的未标记样本进行识别和分类的技术.本文分析了将TSVM应用到图像通用隐写检测中的可行性,提出并实现了基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法.实验结果表明,针对不同的GIF图像隐写工具,本文方法在较少标记样本条件下引入大量未标记样本,得到接近监督学习的通用检测效果.从而提高了GIF图像通用隐写检测的实用性.     

基于深度学习与支持向量机的低截获概率雷达信号识别

 提出了一种基于栈式自编码器与支持向量机的低截获概率（LPI）雷达信号识别方法。首先,通过Choi-Williams分布,将信号变换到时频域,获取信号的时频图像;其次,使用图像预处理方法对时频图像进行处理,得到便于自编码器处理的图像;再次,使用栈式自编码器从预处理后的时频图像中自动地提取出信号特征;最后,基于提取的信号特征使用支持向量机（SVM）对信号进行分类。本方法使用任意波形发生器（AWG）模拟产生了8类LPI雷达信号,采用栈式自编码器与支持向量机相结合的方法识别信号。仿真实验结果表明,该方法能够在低信噪比和小样本情形下有效识别LPI雷达信号。     

基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.     

基于低秩矩阵分解和稀疏表达的人脸识别方法

为了提高稀疏表达在人脸识别过程中的精度,对采集到的人脸图像进行低秩矩阵分解,得到低秩矩阵和稀疏矩阵.通过去除稀疏矩阵,得要一个高度相关性的低秩矩阵样本,对样本稀疏表达后进行人脸识别.与传统的基于稀疏表达的人脸识别方法相比,该方法在识别精度上得到一定程度的提高,并在Yale和ORL人脸数据库的实验验证中取得了较好的识别效果.     

基于小波变换和支持向量机的遥感图像目标识别方法

提出了将小波变换结合灰度共生矩阵法,以用于提取目标样本图像特征信息.建立了基于支持向量机方法的分类器,以对高分辨率遥感图像进行目标识别.实验结果表明:该方法快速、高效且具备一定的鲁棒性.     

基于融合分布图网络的触觉压力足迹分类方法

随着生物特征识别技术的发展,触觉压力足迹分类的研究得到越来越多的应用,而传统的分类方法比较耗费人力.针对触觉压力足迹分类,本研究提出了一种融合分布图网络的触觉压力足迹分类方法.首先通过嵌入模块提取触觉压力足迹图像的卷积特征并采用范数正则化方法得到样本相关性矩阵,再将样本与标签one-hot向量构成融合相关性矩阵,通过自...     

向量的投影和射影概念辨析

为了给出两个向量的“数量积”的几何意义,现行人教版教材引入了向量的投影和射影的概念.二者字面意思基本一样,但“投影”是一个实数,“射影”是一个向量,二者不是同一类事物,而且对向量的射影的表述有不当之处.为此,本文给出了“一个向量在另一个向量方向上的射影向量和射影向量系数”的概念,“射影向量系数(射影系数)”这一概念,为作者本人首次提出,具有重要的教学价值和理论价值.     

具单调性的广义向量拟均衡问题

讨论一类具伪单调性的广义集值向量拟均衡问题，并给出在向量变分不等式与向量优化问题中的应用．     

向量基本定理的几何表示

 以纯向量为工具研究几何问题,将向量基本定理用几何形式表示,可以将几何中的基本元素点、线、面、体用一个公式表示,实现了几何问题与向量问题相互转化,从理论上给出了几何问题和代数问题相互转化的又一方法.这一方法不仅涵盖了笛卡儿的坐标法,而且从非正交的角度推广了笛卡儿的坐标法,并由此引出了许多新的结论、方法和题型,并从几何的角度推广了向量基本定理,给出了其确切的几何解释,形成了相应的向量几何理论.从实体几何的角度看,它解决了几何应用过程中的许多计算、证明和作图问题,并且丰富了欧几里得空间的内涵.     

介质极化磁化的进一步讨论

给出了介质极化磁化的四维形式，证明了Ｍ与Ｐ仅能构成的两个独立的洛伦兹不变量。     

角矢量空间理论

利用质点角位移矢量复合的公式和两次绕相交轴有限转动的角位移矢量复合的公式,定义了三维角矢量及其运算规则,创立了角矢量空间的基本理论体系.结果表明,不但质点的运动和刚体的有限转动都能用这种全新的理论体系来描述,而且,还揭示了质点运动和刚体转动的各种关系式,其关系式简洁,物理意义突出.     

矢量分析新论

E.B.Wilson对J.W.Gibbs创立的矢量分析作了修改，其     

竞赛图得分向量的分类

对竞赛图的得分向量进行分类,(h)=[h]∪ ,给出每一类即[h]和的特征定理.     

向量积性质的应用

向量积是向量代数中一种重要运算,与矩阵类似不满足乘法交换律.在实际应用中向量积具有双重性(大小和方向是解决问题的核心).利用它可以求空间中直线和平面的方程,更重要的是用它可以建立微分几何中Frenet标架.     

一种基于卫向量的简化支持向量机模型

针对支持向量机(SVM)在处理大规模训练集时,训练速度和分类速度变慢的缺点,提出了一种基于卫向量的简化SVM模型.用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量,缩小训练集规模;在此基础上对训练得到的支持向量集,用线性相关性去除冗余支持向量,从而达到简化目的.对UCI标准数据集的实验表明:在保证不损失分类精度的前提下,该模型一定程度上改进了传统SVM,缩短了学习时间,取得了良好的效果.