基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小波和支持向量机相结合的人脸识别算法。运用AdaBoost算法在复杂背景图像中快速准确地检测出人脸部分,进而用Gabor小波提取归一化人脸图像的特征。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库和CAS-PEAL-R1人脸库中对算法进行了测试,结果表明该算法识别率较高。     

利用MapReduce 模型训练支持向量机的人脸识别方法

为了在移动互联网中快速识别人脸图像,提出了利用云计算服务端的MapReduce模型训练支持向量机(SVM)进行人脸识别的方法.实验结果表明:该算法在保证人脸识别率的前提下,明显提升了支持向量机的训练速度.该算法对于移动互联网环境下的人脸识别有一定的实用价值.     

支持向量机技术及其应用．

本文对支持向量机的原理和应用进行了论述。对支持向量机技术在文本识别、数字识别、人脸检测、人脸识别、人脸认证、特征提取方面的应用进行了讨论,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。     

基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。     

基于遗传算法的支持向量机人脸识别技术

人脸识别身份验证技术是目前一个非常活跃的研究课题.文章针对人脸识别系统涉及到的人脸特征提取、识别验证等环节,利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,并提出用支持向量机与遗传算法相结合的新型算法进行分类识别,利用遗传算法自动选择最优的核函数参数,将以上方法相结合的新型人脸识别方法的实验结果表明,该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率,其整体性能优良.     

基于支持向量机的人脸识别算法研究

对基于支持向量机的人脸识别算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性.通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析(PCA)提取人脸图像的特征,应用支持向量机(SVM)实现人脸图像识别.还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据.     

基于隐马尔可夫链和支持向量机人脸识别混合模型的视频节目聚类标注

人脸在视频节目中代表了重要语义信息 ,提出使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对人脸进行识别 ,然后把识别结果进行高斯聚类 ,实现视频节目的内容标注 .具体步骤如下 :首先建立人脸肤色模型 ,对视频图像中可能的人脸区域进行定位 ;从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征 ,然后使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对定位区域进行人脸识别 ,最后由高斯聚类完成视频节目的语义标注     

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.     

基于小波分析的人脸识别算法

提出一种利用小波分析提取人脸特征的方法。对人脸图像做小波分解,用网格划分其子图像,在各子块上提取统计特征,用其训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。选择ORL人脸库对该算法进行实验,与PCA算法的比较结果证明了该算法在识别性能方面的优越性。     

Linex损失下的BP神经网络分类方法及在人脸识别中的应用

针对一类特定目标人脸识别中存在的问题,提出一种基于Linex损失下BP神经网络的分类方法,并给出了剑桥大学ORL人脸库上的测试结果.实验结果表明,所提出的方法能有效解决传统BP神经网络特定目标人脸识别中存在的问题.     

基于深度卷积神经网络的手写哈萨克文字母识别方法

利用卷积神经网络在图像识别方面的优势,提出了一种基于深度卷积神经网的哈萨克手写字母识别方法(DCNN-KLR),成功建立了一种哈萨克手写文字识别模型。 与传统的方法(SVM+HOG)相比,不仅训练方便、速度快,而且提高了哈萨克手写文字的识别率。在5708个数据样本上进行训练和测试,将样本分为33类和100类,正确识别率分别达到93.29%和92.38%。     

基于改进GA算法优化RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别

通过对航空发动机叶片损伤图像进行识别,可以快速准确的发现叶片损伤状况,有利于对故障进行及时有效的预测。本文对损伤图像进行分割,提取损伤图像特征参数,采用改进GA算法优化RBF网络参数的方法建立航空发动机叶片损伤图像识别模型,对损伤图像特征参数样本进行仿真实验,识别正确率为93.33%,同时与单一RBF网络模型识别结果进行对比分析,结果表明该方法更加优越有效。     

基于特征脸和神经网络的人脸表情识别方法

当前人脸检测系统主要使用的是基于主成分分析算法和神经网络技术,本文提出了识别不同特征点的另一种技术,所提出的识别系统用来实现特征提取、主成分分析和人工神经网络,即用特征脸和主成分分析算法进行人脸识别.在主成分分析算法中,通过识别初始人脸图像集得到特征向量和特征脸,然后这些人脸被投射到特征脸上以计算权重,这些权重建立人脸数据库以便通过神经网络进行人脸识别.测试结果表明,其准确率达82.1%,达到了理想效果.     

基于改进 LeNet-5 网络的交通标志识别方法

针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特征,同时增加网络的深度。引入BN (batch normalization)层对输入批量样本进行规范化处理;同时改用性能更好的Relu激活函数,并使用全局池化层代替全连接层,合理改变卷积核的大小和数目。研究结果表明,改进LeNet-5网络能够有效解决过拟合和梯度消失等问题,具有较好的鲁棒性;网络识别率达到98. 5%以上,相比CNN (convolutional neural network)+SVM (support vector machine)提高了约5%,比传统的LeNet-5网络提高了3%。可见,改进后的LeNet-5网络图像识别的准确率得到显著提高。     

SOM网络与SVM在水质富营养化评价中的对比

针对复杂水环境中的富营养化评价问题,利用三峡库区水体富营养化监测数据,对自组织映射神经网络和支持向量机模型在解决该评价问题上的性能表现进行对比研究。实验结果表明,2种模型均有较快的计算速度和较高的精度,但与自组织映射网络模型相比,支持向量机模型具有更好的稳定性和抗干扰能力,在参数选择上更为简单。     

Stein损失下BP神经网络分类方法在人脸识别中的应用

在统计判决理论的框架下,针对一类特定目标人脸识别中存在的问题,提出了基于Stein损失的BP神经网络分类方法,证明了Stein损失下的BP神经网络的收敛性,经过剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验,表明这种方法能有效解决传统的BP神经网络特定目标人脸识别中存在的问题.     

基于DCT的PCA及神经网络的人脸识别研究

PCA(Principal Component Analysis,也称为K-L变换)方法在许多人脸库的识别中取得了很好的效果,但运算量大;DCT(Discrete Cosine Transform)有较高的压缩性能并可通过快速算法来完成;集成的BP神经网络比单一BP网具有更好的泛化能力.针对上述特点,提出了一种新算法,首先用DCT处理原始人脸图像,然后用包含了原始图像大部分信息的少量DCT系数作PCA,最后用集成的BP神经网络进行识别.在ORL人脸库上的仿真试验结果表明,该方法是一种更为高效的识别方法.     

基于DCT和BP神经网络集成的人脸识别

人脸识别是模式识别和图像处理领域的研究热点和难点,尽管已提出了许多方法,然而如何在变化的环境下实时、高效地识别人脸仍是一个难题.鉴于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)有较高的压缩性能和快速算法以及集成神经网络良好的泛化能力,提出了基于DCT和神经网络集成的人脸识别方法.首先用DCT提取人脸特征矢量,然后构建集成BP(back propagation)神经网络对人脸进行分类识别.在ORL(olivertti research laboratory)人脸库上的仿真实验结果表明,提出的方法取得了较快的训练和识别速度、较高的识别率,因此该方法是一种快速高效的人脸识别方法.     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。