基于支持向量机的人体轮廓特征的识别

首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对外轮廓沿人体中线投影可以得到前后两个向量,合成1D向量作为步态特征。为有效抑制观察视角及鞋帽服饰等外界因素的干扰,克服目前常用整体模型步态识别算法的不足,提出将人体轮廓面积特征与支持向量机分类器相结合的识别方法。该方法在步态序列图像的人体轮廓进行提取和规格化,将轮廓图叠加后进行网格式划分,提取轮廓单元模块面积作为步态特征识别参量。使用南佛罗里达大学的步态数据库,分别采用线性、多项式和径向基内核函数对不同外界因素条件下的数据进行实验,该方法的正确识别率为82％～100％,且对视角及鞋帽服饰的干扰不敏感,具有更强的鲁棒性。实验表明人体轮廓面积更能反映步态特征,将该面积特征与SVM分类相结合可以获得更好的识别性能。     

基于支持向量机的数学公式识别

数学公式识别在拍照搜题、自动阅卷和题库建设等智慧教育任务中有着广泛的应用.由于这些应用中数学公式大多以图片的形式存在,因此识别图片中的数学公式成为智慧教育领域的重要研究问题之一.数学公式结构复杂,从图片中识别数学公式远比一般的光学符号识别要复杂得多.将公式识别分为字符分割、符号识别和公式重组这3个步骤:首先,综合运用投影和连通域方法将字符从图片中分割出来;其次,基于单个字符的区域像素数占总像素比例提取字符特征,建立监督学习模型识别字符;最后,利用每个字符在公式中出现的位置对数学公式进行重组.真实数据集上的实验结果表明,本文提出的数学公式识别方法准确率高达98.0%.     

利用支持向量机预测生物膜蛋白类型

利用统计学习理论中的支持向量机(SVM)，基于氨基酸组分含量预测生物膜蛋白类型。使用文献中2059个训练集和2625个检验集膜蛋白序列数据，运用统计预测中的校准检验，留一法交叉检验和独立数据集检验方法进行分类预测。结果表明，SVM对膜蛋白类型预测具有明显的优越性，该算法对当前已有方法起到重要的补充作用。     

基于支持向量机的红虫识别研究

传统的红虫检测一般基于手工方式,效率低下,针对这种情况提出了一种基于支持向量机的红虫识别方法.基于小波分解提取能量特征结合核函数对红虫进行识别,试验结果表明识别率达到了86%.取得良好的效果.     

基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别

为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号,本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法.具体过程主要包括训练过程和识别过程.其中训练过程为:先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练,得到一组与该语音信号相关的支持向量;在识别过程中,首先获取被测语音信号,并根据MFFC理论提取特征向量,然后使用训练后的支持向量机进行识别.此外,还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测.结果表明,与目前流行的隐马尔可夫算法比较,本文算法具有识别速度快、准确率高等优点.     

基于改进支持向量机的车牌识别

针对目前市场上使用的监控设备在雾霾天气下辨识精度和速度不足等问题,采用小波低频融合原理对采集到的图像预处理,并基于改进支持向量机算法对预处理后的车牌图像提取特征值。实验结果表明,改进后的车牌识别方法与传统方法相比,提高了辨别速度,减小了误识率,为雾天视频监控系统的研发提供了新的思路。     

基于支持向量机的说话人识别

支持向量机的说话人识别采用对音子的置信度进行综合的原理来完成对说话人身份的确认.以音子的置信度矢量为基础,分别采用支持向量机方法和平均值方法对音子的置信度进行综合,通过等错误率方面的研究发现,采用支持向量机方法大大低于平均值方法所获得的等错误率,等错误率大致可以从28％降至23％,而系统的复杂度仅略微地提高.     

基于支持向量机的掌纹识别研究

统计学习理论(SLT)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质．基于该理论,Vapnik等人提出了支持向量机(SVM)这一通用学习方法．SVM在最近几年取得了很好的发展,并在模式识别领域表现出优良的性能．本文尝试利用SVM进行掌纹识别．在对一副训练图像进行预处理之后,对其进行傅立叶变换以得到相应特征向量,然后用支持向量机对特征向量进行训练,最后用训练好的支持向量机进行掌纹识别．文中对1Vr方法和1V1方法的实验结果进行了对比和分析．实验结果显示,支持向量机在掌纹识别过程中表现出较好的性能,并且得到了较高的识别率．     

基于支持向量机与多种特征的煤矸石识别

为了提高煤矸石分选的识别率,研究煤与煤矸石在同一场景下不同特征的数据差异;将煤与煤矸石各分为2类,从各类中抽取样本,经预处理后分析灰度特征、纹理特征、灰度分布直方图,以及不同阈值时各类样本灰度级为255的像素点频率;基于灰度特征与纹理特征,采用支持向量机对样本进行训练。结果表明,各类煤与煤矸石在灰度特征的灰度能量与灰度熵、纹理特征的能量与熵、灰度分布直方图特征以及阈值为55～70且灰度级为255时的频率存在明显差异,基于支持向量机与多种特征的煤矸石识别率最高可达96.4%。     

Hyperbolic Tangent Support Vector Machine

By utilizing hyperbolic tangent function,we constructed a novel hyperbolic tangent loss function to reduce the influences of outliers on support vector machine (SVM) classification problem.The new lass fuinction not only limits the maximal loss value of outliers but also is smooth.Hyperbolic tangent SVM (HTSVM) is then proposed based on the new loss function.The experimental results show that HTSVM reduces the effects of outliers and gives better generalization performance than the classical SVM on both artificial data and UCI data sets.Therefore,the proposed hyperbolic tangent loss faction and HTSVM are both effective.     

支持向量机技术及其应用

支持向量机是基于统计学习理论的一种新兴的通用机器学习技术,相比传统的统计学习理论,其性能有突出的优越性。论述了支持向量机技术的研究和目前的应用状况,并指出了支持向量机技术在应用研究中一些待解决的问题和研究方向。     

基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法

基于支持向量机（SVM）在处理小样本，高维数及泛化性能等强方面的优势，提出了一种基于主元分析（PCA）与SVM的人脸识别方法，利用PCA方法对人脸图像进行特征提取，再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别，剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

基于密度法的模糊支持向量机

针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点，提出了一种基于密度法的模糊支持向量机，在支持向量机中引入样本密度模糊参数，从而减弱了噪音以及孤立点对支持向量机分类的影响．实验结果证明，在抗击孤立点和噪音点的干扰方面，上述方法优于类中心向量方法以及类中心点距离方法，取得了很好的效果．这一方法大大提高了支持向量机分类的泛化能力，从而大大提高了支持向量机的应用范围．     

基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别

针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5％.     

基于支持向量机的轧制过程灵敏度分析

利用支持向量机(SVM)建立轧制力模型,并由该模型分别对各输入变量进行偏微分,以计算轧制过程出口厚度灵敏度系数,从而解决解析方法难以求解的轧制过程模型“代数环”问题．对轧机第一机架试验仿真,结果表明,基于SVM方法获得的灵敏度具有很高的精度,且由灵敏度确定的控制量可以获得很好的控制效果,同时也表明第一机架辊缝对出口厚度的影响比张力要大,以辊缝控制方式调节出口厚度比张力控制方式具有更高精度．