基于改进的带监督流形学习算法的通信电台识别

设计了一种电台主域积分双谱（PIB）特征参数提取方法,利用双谱特征的对称性,简化计算,提高计算效率。针对PIB特征参数冗余仍然较大,导致分类器复杂、识别效率低的问题,提出了一种改进的带监督局部线性嵌入（LLE）流形学习方法,利用电台数据类别信息的监督距离改进LLE算法中的邻域点搜索方法,并用于PIB参数的降维。将上述方法用于电台个体识别,采用概率神经网络作为识别分类器,对同型号同工作参数的10部电台进行个体识别实验。实验结果验证了上述方法的有效性,在接收信号信噪比为20 dB时电台的正确识别率超过90%。     

矩形积分双谱和半监督鉴别分析下的通信辐射源识别

针对传统同类通信辐射源识别方法中存在的指纹特征难以提取,以及在先验标签信息较少时识别精度不高的问题,以指纹特征差异微小的同厂、同批、同型号的通信辐射源为对象,提出了一种基于矩形积分双谱和半监督鉴别分析的通信辐射源识别方法.该方法采用矩形积分双谱算法提取通信辐射源双谱特征,并将其作为指纹特征,以表征所属通信辐射源;同时,采用半监督鉴别分析算法,根据双谱特征数据的部分标签信息和非线性流形信息,将高维双谱特征数据映射到低维子空间后进行分类识别,来提升通信辐射源识别性能.为验证该方法的有效性,采用同厂、同批、同型号的FM电台作为同类通信辐射源的代表进行电台识别实验.实验结果表明,在FM电台训练样本中有先验标签信息的样本较少时,该方法对电台测试样本的识别率最高达87.6%,证明该方法在同类通信辐射源识别中指纹特征提取和识别精度方面具有优势.     

基于SIB/PCA的通信辐射源个体识别

提出了一种新的同类通信辐射源个体识别方法.该方法选择矩形积分双谱(SIB)作为个体识别的主体特征参数.然后采用主元分析(PCA)方法从大量训练样本特征参数集中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并在识别特征矢量中融合对分类具有显著贡献的辐射源调制特征参量,最后采用基于核函数的支撑矢量机(SVM)实现对辐射源个体识别.实验表明该方法在较低信噪比条件下具有较高的正确识别率(90%),并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题.     

基于SKLLE和SVM 的人脸表情识别

为有效提取人脸表情图像特征并降低特征向量维数,该文提出一种基于监督核局部线性嵌入(Supervised Kernel Locally Linear Embedding,SKLLE)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的降维和分类方法.利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和标签信息实现维数约简,提取低维嵌入特征用于人脸表情识别,采用支持向量机代替传统的K近邻分类器.基于JAFFE人脸表情图像库和Cohn-Kanade人脸表情数据库的实验结果表明,该方法可以很好地实现维数约简,达到较高的识别率,有效地提高了人脸表情识别的性能.     

基于深度网络特征提取与核非线性分类的视频行为识别

行为识别是视频分析的重要任务。本文利用稀疏自动编码机和卷积神经网络这两种典型的深度网络从视频运动历史图像中提取行为特征,利用最优泛化核非线性分类器对特征进行分类,实现行为识别。实验结果表明,与常用的特征提取和分类算法相比,所探讨算法正确识别率更高;而最优泛化核非线性分类器比常用的分类器能更好地兼顾识别效果和效率。     

说话人识别中的Mel特征频率倒谱系数

目的研究语音特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)的选取对说话人识别系统性能的影响。方法采用基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)方法研究了说话人识别中的梅尔频率倒谱系数各维倒谱分量对于识别分类的贡献度。结果选择具有代表性的特征向量进行说话人分类识别,能得到维数更低、识别率更高的特征参数。结论通过MIV值可判断各维特征参数分量的重要性,选取权重值高的MFCC特征参数来提高系统识别率和缩短系统运行时间。     

基于核协同表示的步态识别

为了提高跨视角下的步态识别率,分析识别率低的原因,原因之一归咎于通常采用线性降维的方法进一步提取步态特征,而实际上,特征数据之间可能存在着非线性的关系,故采用核主成分分析法对特征数据进行非线性降维处理,设计了一种核协同表示的步态识别方法。该方法获取步态能量图,采用核主成分分析法对步态能量图数据进行非线性降维处理并提取步态特征,并用协同表示的方法进行分类。实验结果表明:在90°视角下,采用多项式核函数的识别效果明显优于采用高斯径向基核函数的识别效果;该方法在跨视角下取得了显著的识别效果,与其他算法相比,识别率提高了10%以上;该方法的识别速度约是协同表示的识别速度的1~2倍。     

用于说话人鉴别的特征组合方法(英文)

线性预测系数(LPC)与mel倒谱系数(MFCC)作为说话人识别的两种常用特征,取得了较高的识别率.但这两种特征都存在维数限制的问题,即当特征维数增加到一定程度时,识别率不再提高.该现象可以从机理方面解释,实验数据也表明了这一现象.本文试图用特征组合方法克服这种限制,实验表明,在无噪和噪声情况下,特征组合都表现出其有效性.     

基于人工鱼群算法的储粮害虫特征选择

储粮害虫特征选择是粮虫图像识别中的一个核心问题.提出基于人工鱼群算法的特征选择,并给出了基于二进制编码寻优的实现方法.以交叉验证训练模型的识别率作为特征子集的性能评价准则,将人工鱼群算法应用于粮虫的特征选择.该算法从粮虫的17维形态学特征中自动选择出面积、周长等7个特征所组成的最优特征子集,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95.5%以上,并与PCA法、GA法和原始特征法进行对比,结果表明人工鱼群算法降低了特征空间的维数,提高了分类器的识别率,证实了基于人工鱼群算法的粮虫特征选择是可行的.     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.