基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法

基于最短路径的思想,定义新的节点相似度,利用谱平分算法来识别复杂网络的社团结构.首先根据节点间最短路径的思想计算改进的共享最近邻(SNN)相似度,将其标准化后求出标准化矩阵的特征值及特征向量,然后根据网络选取一定数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本,利用FCM算法可识别网络的社团.实验结果表明,该算法对于社团结构不明显的网络划分效果很好.     

基于主成分分析和线性鉴别分析融合的阿尔茨海默病分类算法

在阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)诊断方法中,通过对脑图像分析已成为准确诊断的一种重要手段.针对从单一脑图像模态磁共振图像(MRI)中提取的特征,提出了一种基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)融合的AD分类识别算法.该方法首先对从MRI中获取的特征进行PCA,对低维的特征进行LDA获取组合特征向量,并采用最邻近算法,利用获取的组合特征向量对未知状态类型进行分类识别.实验表明,该算法与其他相关算法相比,具有较高的识别准确率、敏感性、特异性,这说明了算法的有效性.     

基于神经网络的超声肝图像识别研究

肝脏超声图像是肝病辅助诊断的重要手段。通过选择图像特征向量来研究肝脏超声图像的识别算法;通过空间灰度独立矩阵、空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用神经网络对正常肝脏、肝硬化和肝癌三类肝脏超声图像进行分类识别。实验结果表明神经网络分类器对三种肝脏超声图像的分类可以达到93.5%的正确率。     

基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别

提出基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别新算法.新算法从水平和垂直两个方向对图像矩阵执行直接线性判别分析,从二维图像中提取图像协方差矩阵,降低特征维数,减少表示图像时所需要的系数及其存储空间.另外,不使用奇异值分解方法,便可得到图像协方差矩阵的特征向量,能够精确地估计图像协方差矩阵.在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法具有较高的识别率.     

基于图片DCT域共生矩阵的图像拼接盲检测

通过对图像拼接技术的分析,提出了一种基于灰度共生矩阵的拼接图像检测算法.该算法把离散余弦变换(DCT)与灰度共生矩阵结合,计算图片DCT域上的灰度共生矩阵,将共生矩阵作为特征向量,采用特征提取 分类方法,利用支持向量机（SVM）分类器进行分类预测.实验结果表明,该算法在哥伦比亚大学灰度图片库和中国科学院彩色图片库上达到了91.2%和98.5%的最高检测准确率.     

一种基于特征向量中心性的基因调控网络结构推测算法

提出了一种基于特征向量中心性推断基因调控网络结构的算法,通过特征向量中心性挖掘基因在网络中的拓扑信息,结合基因对之间的相关性和拓扑信息构建完整的基因调控网络.算法在n个变量和n个样本的DREAM数据集以及包含9个变量和9个样本的大肠杆菌数据集上进行仿真测试,并与现有的基于距离相关性和网络拓扑中性的3种最先进的网络推理算法进行了比较,算法结果显示该方法能够提高基因调控网络结构的预测精度.     

基于Bandelet变换的手背静脉识别算法

提出一种基于Bandelet变换的手背静脉识别算法, 该算法利用Bandelet变换对静脉图像进行特征点提取, 通过提取的特征点构造了表征静脉纹理特征的特征向量, 通过计算待识别样本特征向量与目标样本特征向量的相关系数得出其相似度, 并在利用自制采集设备采集的样本库上对算法进行测试, 给出了实验结果.     

基于改进Kaze特征匹配的低分辨人脸识别算法

针对普通算法难以提取低分辨人脸图像特征以实现人脸识别问题,探讨一种基于改进Kaze特征匹配的识别算法。首先,通过改进P-M扩散滤波中阈值和扩散函数来保留低分辨图像的边缘和细节,并利用加性算子分裂算法构造非线性尺度空间;其次,通过寻找不同尺度归一化后的Hessian矩阵局部极大值点来检测特征点,并使用M-SURF构造特征描述向量;最后,利用欧式距离进行特征向量的匹配实现识别分类。实验结果表明,与基于SIFT、SURF和普通Kaze特征匹配的算法相比,所探讨算法正确识别率更高,同时对噪声图像也有更好的鲁棒性。     

一种扩展的关联规则挖掘算法

提出一种扩展的关联规则挖掘算法, 该算法扩展了传统 算法都是针对二元数据矩阵的缺点, 引入了挖掘量化的关联规则, 通过试验发现, 该算法同样适用于传统的布尔矩阵. 该算法主要是基于主成分分析法发现数据中特征向量的思想来挖掘数据中的量化关联, 同时定义了比例项目集. 该算法在时空复杂性上也取得了较好的效果     

基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测

图像篡改最基础的手段便是拼接,为了恢复人们对数字图像的信任,图像拼接检测变得非常重要.论文提出一种基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测算法,算法对待测图像进行对偶数复小波变换以获取不同的子带图像,对子带图像提取其马尔科夫状态转移概率矩阵,将该概率矩阵作为拼接特征向量送入最小二乘孪生支持向量机训练以获取预测模型,最后根据该模型来判断待测图像是否经过拼接.在哥伦比亚大学无压缩图像拼接检测评估库和哥伦比亚大学图像拼接检测评估库上分别进行实验,与传统算法做对比,实验结果充分证明论文所提算法具有更高的拼接检测准确率.     

一种基于改进PCA和BP神经网络的人脸识别算法

机器学习中存在大量处理图片的高维数据,PCA是一种有效降维数据的方法.针对PCA算法在提取前几个特征值时计算量大且易受光照噪声等影响的问题,提出一种改进算法,利用分割矩阵的做法求出每一个小矩阵的最大特征值,将其特征向量组成图片的特征矩阵.这样提取出来的特征值更加具有代表性,经仿真实验验证,改进算法的正确识别训练图像集和...     

基于主元分析和压缩感知的人脸识别算法

针对压缩感知理论中的核心问题,即如何通过有限的测量值以较高的重建率重构稀疏信号,提出了基于主元分析和压缩感知的人脸识别方法（PSL0）.该算法利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩感知算法的超完备基,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,用基于平滑l0范数快速稀疏表示（SL0）算法求解l0范数最小化问题,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别.实验结果表明,该算法在同类算法中获得了较高的人脸识别率及较好的重建效果.     

基于深度神经网络和概率矩阵分解的混合推荐算法

针对个性化推荐中用户和项目描述信息未充分利用,用户评分矩阵数据集极端稀疏的情况,提出了基于深度神经网络和概率矩阵分解(PMF)的混合推荐算法.首先,对用户和项目描述信息进行预处理,形成包含用户偏好特征的用户和项目特征集,再将各特征输入深度神经网络模型中进行训练.同时,利用概率矩阵分解模型,根据用户评分矩阵通过最大后验估计优化得到潜在特征向量;然后,通过对概率矩阵分解模型的用户和项目潜在特征向量以及深度神经网络模型的真实特征向量进行迭代更新,收敛得到融合用户和项目真实信息的潜在特征向量;最后,利用该特征向量对用户进行个性化推荐.实验证明,本文算法较经典推荐算法以及前人算法在均方误差与平均绝对误差指标上均有改善,说明本文算法的有效性.     

基于脉冲神经网络人脸特征提取

运用基于复杂度和最佳阈值算法对人脸图像进行人眼特征定位并标准化图像,引入生物并行机制的脉冲神经网络训练输入图像,获得稳定的神经元突触强度矩阵,选取此矩阵系数作为人脸特征向量,用最近邻法则分类识别.利用该突触强度分布矩阵,注入刺激电流,神经网络中原始图像得以重建.实验证明,该方法在表情、姿态变化以及深度旋转的图像中特征定位准确,识别率较高.     

基于改进LeNet-5的车牌识别算法

传统的车牌识别算法包括模板匹配、特征统计等方法,但是这些算法依赖于人工提取图像特征,识别准确率低。卷积神经网络LeNet-5算法能够自动提取车牌图像的特征,提高车牌识别准确率。但是目前基于LeNet-5网络结构的车牌识别算法存在识别不完整,运算时间长等缺点。提出基于改进的LeNet-5网络的车牌识别算法,该算法将输入车牌字符图像归一化为32×16大小,并通过删除传统LeNet-5网络中的C5层、修改输出层中神经元个数等,将车牌字符按照汉字和数字/字母的形式识别输出。通过采集大量车牌数据进行训练验证,结果表明:与前人改进的LeNet-5网络结构相比,本文算法在识别率和时间效率上均得到了提高。     

基于航拍图像的输电线路异物识别

为提高无人机电网巡线故障点排查的效率,针对输电线路走廊悬挂异物的潜在故障,提出一种可从大量航拍输电线路图像中筛选出挂有异物的图像的方法.基于形态学算法改进Otsu(最大类间方差)自适应阈值分割算法分割图像背景,提出一种新的基于输电线路特征的滤波方法进一步滤除背景;通过梯度法获取电力线的边缘,选取Hough变换累加器中局部极大值个数与最终检测到的线路数量作为异物特征向量来识别异物.最后,开发出批处理系统识别验证.结果表明,该算法能将挂有异物的电力线图像准确识别,为输电线路可靠性提供保障.     

一种适用于卷积结构的非图像数据预处理方法

卷积神经网络凭借局部相关和权值共享等优良特性而广泛应用于图像处理领域，成为最受欢迎的神经网络架构之一.然而，对于基因组、语音和金融等非图像形式的数据，传统的卷积网络可能无法完全适用.为了摆脱这一困境，科研人员不断尝试研发诸如循环神经网络以及注意力机制网络等可用于解析非图像数据的网络结构，拓展神经网络的应用范围.新型网络架构的研发无疑是困难且耗费巨大的，从另一个角度出发，提出一种适用于卷积网络结构的数据预处理方法.通过处理源数据，将其转换为特定的一维特征向量或二维图像矩阵，接着送入自定义卷积结构中观察其算法表现.实验采用UCI和Kaggle平台上的经典数据集进行测试并使用了SVM、决策树、随机森林等传统机器学习模型来对比该方法的可行性和有效性.     

一种新型的基于自适应局部二值模式的纹理分类算法

局部二值模式(LBP)在纹理特征提取时,易受光照、旋转、噪声等复杂条件的影响.本文定义一种新型自适应局部二值模式,通过考虑模式的均匀度和相似度,来实现纹理模式分类和特征值计算.结合差分运算,分别在差分二值矩阵和差分绝对值矩阵上计算自适应纹理特征,并将两部分特征值连接成一个空域增强的特征向量,采用最近邻分类器完成图像分类识别.实验结果表明,该算法在复杂条件下具有更好的识别效果.     

基于特征融合的图像检索方法

针对传统特征融合方法中权值的不易确定性,提出一种动态确定特征向量权值的算法。首先根据特征向量对应维之间的距离确定权值大小并形成权值矩阵,然后计算加权特征向量之间的距离,作为两幅图像的相似度。最后通过相似度排序完成图像检索。实验数据表明,该算法在存在干扰数据集上都有良好的检索效果,由于不需要大量实验确定权值的大小,在效率上得到了大大提高,与传统的算法相比,具有更高的检索效率。     

基于卷积神经网络的乳腺病理图像识别算法

为了协助病理医生诊断乳腺肿瘤,提出了一种计算机自动识别分析乳腺病理图像的方法.该方法采用乳腺病理图像数据集BreaKHis作为数据样本,在卷积神经网络模型VGG-19的基础上,提出了一种VGG-19A的改进网络模型.通过在卷积层中的激活函数前加入BN算法,在全连接层中加入dropconnect层,来优化网络模型的性能,提升网络模型的识别精度.此外,考虑到迁移学习方法能够让网络模型更加充分地学习图像特征,将其引入到VGG-19A网络的训练中.将该网络应用到乳腺病理图像的识别过程中,同时采用PFTAS+QDA,PFTAS+SVM,PFTAS+RF,Single-Task CNN,AlexNet以及VGG-19算法进行了对照试验.结果表明新算法在图像识别的准确性和泛化性能上相较现有方法都有了一定的提升,因而具有一定的临床应用价值.