基于乌鸦搜索算法的新型特征选择算法

基于元启发式算法--乌鸦搜索算法（CrSA）, 提出一种改进的基于乌鸦搜索算法的特征选择算法（IFSCrSA）, 以解决目前特征选择问题中存在的不足. 通过与传统的机器学习特征选择算法和基于进化计算的特征选择算法进行比较, 结果表明, IFSCrSA能在数据集中选择辨识度较强的特征, 不仅大幅度降低了特征子集的规模, 而且提高了分类准确率.     

一种量子神经网络说话人识别方法

针对说话人语音特征空间边界存在模糊性的特点,构建了一种量子神经网络识别分类器,用于说话人识别,以改善存在交叉数据的语音特征参数的分类效果。提出了一种基于人工免疫算法的量子间隔训练方法,以改善传统量子神经网络训练算法的不足。以TIMIT语音库为测试语音,与传统BP网络和基于常规梯度下降量子间隔训练算法的量子神经网络做对比实验。实验证明,算法能有效提高说话人识别系统的识别率,同时与高斯混合模型相比,具有更好的抗噪声性能。     

基于EMD和SVD特征提取的通信辐射源个体识别方法

为改善通信辐射源指纹特征提取算法抗噪声及干扰能力差导致的对通信辐射源个体分类识别率低和稳定性差的问题,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解特征提取的方法.通过对信号进行经验模态分解,来克服噪声对指纹特征提取的影响,经希尔伯特-黄变换和奇异值分解实现对通信辐射源信号的指纹特征提取,结合支持向量机算法完成对通信辐射源的个...     

基于乌鸦搜索算法的新型特征选择算法

基于元启发式算法--乌鸦搜索算法（CrSA）, 提出一种改进的基于乌鸦搜索算法的特征选择算法（IFSCrSA）, 以解决目前特征选择问题中存在的不足. 通过与传统的机器学习特征选择算法和基于进化计算的特征选择算法进行比较, 结果表明, IFSCrSA能在数据集中选择辨识度较强的特征, 不仅大幅度降低了特征子集的规模, 而且提高了分类准确率.     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

改进卷积神经网络在腺癌病理图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络(CNN)稀疏的网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和在实验过程中卷积特征利用率低造成的分类结果不准确或收敛速度较慢的问题,提出了一种基于CNN的多尺度方法结合反卷积网络的特征提取算法(MSDCNN)并对腺癌病理图像进行分类。首先,利用反卷积操作实现不同尺度特征的融合,然后利用Inception结构不同尺度卷积核提取多尺度特征,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在腺癌病理细胞图像进行的分类实验结果表明,在最后的卷积特征尺度相同的情况下,MSDCNN算法比传统的CNN算法分类精度提高了约14%,比同样基于多尺度特征的融合网络模型方法分类精度提高了约1.2%。     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

基于深度卷积神经网络的三维模型识别

为了进一步提高三维模型的识别精度,提出了一种基于深度卷积神经网络的三维模型识别方法。将点云数据通过占用网格规范化计算转化为二值3D体素矩阵,通过附加正则化项的随机梯度下降算法提取体素矩阵的特征,再通过共享权重的旋转增强对训练集进行数据增广并以此对模型标签进行预测。实验结果表明,该算法在公开数据集ModelNet40及悉尼城市模型数据集上的识别精度均达到85%左右。与基于同类机器学习的三维模型识别算法相比,在相同训练数据集上该方法网络训练时间短,在相同测试数据集上模型识别准确率高,检索速度快。提出的体素占用网格模型的深度卷积神经网络,可以实现三维点云模型数据集及规范化体素模型数据集的识别和分类工作。     

基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法

针对传统姿态识别算法识别精度不高,通用性不强,易受环境因素的影响,且需要对检测图像进行复杂的图像预处理操作的问题。基于卷积神经网络的特征提取能力和识别分类能力,提出一种基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法,所提算法去除了传统复杂的预处理操作,通过提取轴承盖4个面的特征,对轴承盖4个面进行识别。实验结果表明：所提算法不仅可以正确识别发动机主轴承盖的4个面,而且平均识别精度为100%,平均识别时间为3.80 s,具有识别精度高,识别时间短,抗干扰能力强的特点。     

基于粒子群算法的多尺度反卷积特征融合的道路提取

研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络（FCN）对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市道路数据集进行道路提取工作.本文基于传统的FCN的网络,对其反卷积方式进行改进,采用粒子群算法（PSO）设计了不同比例的多尺度特征融合.通过将本文提出的Multi-Scale FCN网络与传统的FCN神经网络在FROBIT数据集和Massachusetts道路数据集上进行对比实验,结果表明Multi-Scale FCN网络相比于传统的FCN神经网络在提取精度上得到了提高.      

基于改进型BP神经网络的音频多分类

音频信号作为多媒体信息的重要载体之一, 为满足人们对信息知识的获取提供了有效途径.为了提高音频分类的精度,提出一种将音频信号的梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)参数作为特征向量,采用基于改进型传输函数的误差反向传播神经(back propagation, BP)网络模型对6种音频进行分类.实验证明,该方法在音频分类精度方面性能良好,改进的传输函数具有收敛速度快的优点.相对于传统BP算法,该方法不仅缩短了训练时间,而且进一步提高了分类精度,其分类准确率达到90%以上.     

基于RGB-D图像的手语识别算法研究

手语作为表达信息的一种方式,是聋哑人与外界交流的最主要途径。随着人工智能技术的发展,新型、自然、便捷的人机交互方式已经成为当今各行业交互方式的新趋势。传统手语识别方法普遍存在背景干扰严重、特征提取不完整及识别准确率低的缺点。针对以上问题进行研究,提出基于彩色-深度（RGB-D）图像的手语识别算法。在静态孤立词手语识别的基础上测试,实验对比结果表明,基于RGB-D的方法能得到比传统手语识别算法更好地性能;利用深度信息处理图像,有效地去除了场景中光照、背景的干扰,同时结合肤色信息去除非手形部分;采用概率神经网络（PNN）手语分类器对孤立词的识别准确率超过90%,取得了较高的识别率。     

基于改进Inception-ResNet-v2的城市交通路面状态识别算法

针对传统方法对于路面状态识别准确率低的问题,提出了一种改进Inception-ResNet-v2的路面状态识别算法,对6种城市交通路面状态进行识别。首先,在Inception-ResNet-v2算法的Inception-ResNet-C模块引入SENet注意力机制得到SE-Inception-ResNet-C模块,使算法学习到不同通道特征的重要程度;然后采用特征融合策略,将不同层级的特征信息融合,防止重要特征信息的丢失;最后采用全卷积结构,将原始算法中的全连接层换成卷积层,不仅保证了图像的空间结构,还能使网络接收任意尺度的图片。实验结果表明,该算法能提取关键的特征信息,有效提高了路面状态的识别精度。     

基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、 识别率低和误分类率较高等问题, 提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法. 利用生成对抗网络的博弈思想, 分别设计特征提取器、 特征合成器和判别器, 通过判别器与特征提取器之间的对抗训练, 不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率, 并将其应用在工作人员工作状态智能监测中, 根据表情识别结果判断工作状态, 从而合理分配实验室资源, 提高实验室资源利用率. 改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明： 该算法有较高的鲁棒性, 能有效提高人脸表情识别率.     

深度残差网络和LSTM结合的图像序列表情识别

为了改善图像表情和图像序列表情识别效果,针对传统表情识别特征提取复杂和效果不理想问题,提出了一种深度残差网络和局部二值模式(local binary patterns,LBP)相结合的特征提取方法,利用深度残差网络提取数据集的空域特征,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)处理时域特征,实现空域与时域特征的结合。研究了不同层数的残差网络、不同形式的LBP算子以及其他网络结构对人脸表情识别的影响,对比了支持向量机和随机森林实现的序列表情识别算法。在Cohn-Kanade数据集和AFEW6.0数据集上进行了验证,实验结果表明,算法在验证集上的准确率分别为73.1%和58.4%,相比其他算法有一定程度的提升。     

基于多尺度3D卷积神经网络的行为识别方法

近年来卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在行为识别任务中取得了较大的进展.然而,现有的神经网络方法往往只注重高层语义信息的利用,对浅层特征信息挖掘利用不够.针对这一问题,提出一种基于3D卷积(convolution 3D,C3D)的多尺度3D卷积神经网络的行为识别方法.该方法受到特征金字塔结构的启发,在原C3D的基础上融合C3D的浅层特征信息,实现端到端的行为识别.同时该方法以现有的深度学习理论为基础,利用迁移学习的思想,将C3D和该方法中相同模块部分的参数迁移到本方法中,以降低模型的训练时间.通过在UCF101数据集上进行实验,实验结果表明,提出行为识别方法的分类精度达到84.56％,分类效果优于原C3D分类网络.     

一种基于相似度判据的K近邻分类器的车牌字符识别方法

针对K近邻方法分类准确率较高的特性,提出了一种基于相似度判据的K近邻分类器车牌字符识别方法.通过大量实验,选取字符的网格特征和轮廓特征作为分类依据,用特征融合方法将两种特征合并,实现特征的串行融合.根据相似度判据作K近邻分类,实现了一个车牌字符识别系统.实验表明,这种方法具有良好的识别效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.     

改进的mRmR特征选择方法在人体行为识别中的应用

在基于惯性传感器人体行为识别的研究中,特征选择的作用是挑选相关特征,以提高分类性能,去除冗余特征以降低计算复杂度。针对传统的过滤式特征选择方法仅使用一种相关度量系数筛选特征效果不佳的问题,提出一种改进的基于最大相关与最小冗余(mRmR)准则的特征选择方法。该方法在基于mRmR准则下,采用多种相关度量系数融合的方式,在考虑分类类别的条件下,分析待挑选特征与已选特征间的相关性对特征筛选可能产生的积极影响,以去除部分冗余、不相关特征,进而得到初选特征子集;然后利用二进制数对筛选后的特征编码,通过遗传算法搜索最优或次优特征子集。分别使用SVM和KNN分类器对7种日常行为进行分类。实验结果表明,与其他几种方法相比,该方法对实验分类的7种行为有最高的总体平均识别精度,通过SVM和KNN分类的各行为总体平均识别精度分别达到了97.02%和95.73%,与传统的mRmR方法相比,分别提高了13.72%和9.92%。     

基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究

为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface, BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram, EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明：经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery, MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。