红外光谱ATR技术对鲜品山药主要成分的快速无损分析

采用红外光谱ATR技术,建立了一种对鲜品山药快速无损分析的方法。比较了ATR技术、溴化钾压片法及常规透射法3种方法的红外光谱谱图,并用ATR技术对不同厚度及种类的山药试样分别进行实验。结果表明, ATR技术测试结果与溴化钾压片法一致,较常规透射方法更为准确,厚度等外部因素对测试结果基本无影响。本实验建立了一种制样简单、操作快捷且信息全面的分析鲜品山药的新方法,可以为中药材的质量控制和快速鉴定提供参考。     

基于Dopout与ADAM优化器的改进CNN算法

在分析当前卷积神经网络模型特征提取过程中存在问题的基础上,提出了基于Dropout与ADAM优化器的改进卷积神经网络算法(MCNN-DA).设计了二次卷积神经网络结构,通过引入基于Re LU的激活函数以避免梯度消失问题,提高收敛速度;通过在全连接层和输出层之间加入Dropout层解决过拟合问题,并设计了ADAM优化器的最小化交叉熵.以MNIST和HCL2000数据集为测试数据,测试分析了ADAM优化器的不同学习率对算法性能的影响,得出当学习率处于0.04~0.08时,算法具有较好的识别性能.与三种算法的实验比较结果表明:本文算法的平均识别率最高可达99.21%;对于HCL2000测试集,本文算法的平均识别率比基于支持向量机优化的极速学习机算法提高了3.98%.     

一种改进协同表示字典的人脸识别方法

针对协同表示算法在小样本情况下识别率较好,但在样本充足情况下识别率偏低的问题上,通过研究协同表示算法中字典构成,提出利用多尺度二值(MB-LBP)算子构造伪样本来改进字典构成的方法,使其识别率得到提高。实验结果表明,在不同数量样本情况下,该优化算法识别率比协同表示算法高1%~3%,与稀疏表示算法相比正确识别率提高了2%~18%;在遮挡情况下比较协同表示算法其识别率提高了3%~10%。     

一种面向语音识别的抗噪SVM参数优化方法

为提高机器学习性能,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,在分析支持向量机(SVM)模型抗噪性的基础上,提出一种基于生境共享机制的并行结构人工鱼群算法(PAFSA)优化SVM参数的方法.该算法对人工鱼群算法的循环主体进行改进,结合小生境技术的共享机制,在寻优的过程中维持样本个体的多样性,提高求解速度和解的精确性,并利用测试函数对该优化方法进行测试和比较,证明其有效性;用PAFSA对SVM中的惩罚因子C及高斯核参数γ进行优化,并将优选的参数用于一个非特定人、孤立词、中等词汇量的语音识别系统中.实验结果表明:当工作在不同信噪比和不同词汇量下,基于PAFSA-SVM模型语音识别率与基本AFSA-SVM模型识别率以及传统的HMM模型识别率相比均有不同程度提高.     

基于局部正脸合成和两阶段表示的三阶段人脸识别算法

基于两阶段表示的人脸识别算法（TPTSR）识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用提出的正脸合成算法和视点库,将偏转角度较大的测试样本合成相应的正脸,作为新的测试样本;第二个阶段,样本筛选阶段,选择出对最新的测试样本最具表示能力的M个训练样本;第三个阶段,决策识别阶段,用这M个训练样本做人脸识别.通过与经典算法的对比实验证明,提出的3PTSR人脸识别算法能有效解决多姿态人脸识别问题.      

基于语音信号与心电信号的多模态情感识别

通过采集与分析语音信号和心电信号,研究了相应的情感特征与融合算法.首先,通过噪声刺激和观看影视片段的方式分别诱发烦躁情感和喜悦情感,并采集了相应情感状态下的语音信号和心电信号.然后,提取韵律、音质特征和心率变异性特征分别作为语音信号和心电信号的情感特征.最后,利用加权融合和特征空间变换的方法分别对判决层和特征层进行融合,并比较了这2种融合算法在语音信号与心电信号融合情感识别中的性能.实验结果表明:在相同测试条件下,基于心电信号和基于语音信号的单模态情感分类器获得的平均识别率分别为71%和80%;通过特征层融合,多模态分类器的识别率则达到90%以上;特征层融合算法的平均识别率高于判决层融合算法.因此,依据语音信号、心电信号等不同来源的情感特征可以构建出可靠的情感识别系统.     

基于混沌神经网络的语音识别方法

基于语音信号的时变特性,研究了神经网络语音识别的方法．把混沌特性引入到神经元,构造了一种新的多层混沌神经网络结构,同时推导了相应的学习算法．把这种混沌神经网络用于语音识别,并与常用的神经网络语音识别方法作了比较．实验结果表明,混沌神经网络方法的平均识别率要高于同等条件下常用神经网络方法的识别率．     

基于主元分析和线性判别分析降维的稀疏表示分类

为解决传统的稀疏表示分类(SRC)算法在小样本人脸识别过程中的过大时间开销问题,该文提出2种基于降维的SRC算法。扩展主元分析(EPCA)算法利用PCA算法构造约束优化稀疏模型,对测试样本进行线性表示,通过比较测试样本和每类训练样本的重构PCA系数进行决策分类。EPCA+线性判别分析(EPCA+LDA)算法在EPCA算法的基础上增加LDA约束模型,提高重构样本的稀疏表示的鉴别性。将该文算法应用于AR和FERET人脸数据库,与扩展SRC(ESRC)、SRC、SRC_PCA、协同表达分类(CRC)算法相比,该文算法有较高的识别率和较低的时间复杂度。将EPCA算法和EPCA+LDA算法应用于FETET数据集,识别率分别为61.46%和59.17%,运行时间分别为383.02 s和220.62 s。     

连接数字语音识别系统的DSP实时实现

：针对各种数字信息,实现了一种基于ＴＭＳ３２０Ｃ５ｘ 评价模块（ＥＶＭ）的与特定人无关的连接数字语音识别系统．在分析了连续概率密度的隐马尔可夫模型（ＣＤＨＭＭ）基础上,利用ＬＰＣ倒谱系数、ＬＰＣ差分倒谱系数、能量归一化系数及其差分系数作为语音特征矢量,训练和识别采用Ｖｉｔｅｒｂｉ算法和Ｂａｕｍ －Ｗｅｌｃｈ 重估算法,有效地提高了系统的识别率．给出了实现各个阶段所需的时间,比较了简单模板匹配法和隐马尔可夫模型法以及不同语音特征参数对识别率的影响．在具体实现中,着重处理了抗噪及实时实现问题．实验结果表明,本系统在普通机房条件下取得较满意的效果,正确识别率达到９２％ ,为其实用化提供了较为重要的技术途径．     

基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法

为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率.     

基于简约码特性树的字母和数字识别

针对由大写英文字母和阿拉伯数字组成的符号序列图像进行识别．字母和数字经细化处理，得到其骨架线，采用八方向链码及特定的编码跟踪规则形成由多条子链构成的唯一链码描述，提出了包含较少冗余信息、便于提取系列骨架线特征的简约码及简约码特征提取方法，并建立了对特征向量各分量酌情分开使用、形成分类特征树的策略，成功地解决了25个字母和10个数字的识别问题测试结果表明，该方法及算法的平均正确识别率为98％，优于商用软件的识别率．     

手写数字识别中组合式神经网络的构建方法

将聚类技术和遗传算法相结合, 提出一种基于相似度传播算法和遗传算法的神经网络集成方法应用于手写数字识别问题. 先分别利用主成分分析和Fisher线性判别分析对数据集进行特征提取, 得到两类特征数据集, 再利用Bagging方法分别为这两类特征数据集训练简单的BP神经网络, 然后采用相似度传播算法对这些BP神经网络进行聚类, 找到作为类簇中心的网络(中心网络), 最后利用遗传算法对所有中心网络的权值进行训练, 将中心网络进行加权线性集成作为最终分类器. 在标准手写数字数据集MNIST上进行测试的实验结果表明, 该方法的识别率优于单个神经网络的识别率, 并兼顾了分类效率.     

基于支持向量机的皮肤显微图像识别

该文针对皮肤显微图像症状识别过程中样本采集困难、数量偏少的实际情况,在皮肤症状识别中引入了一种新的模式识别方法——支持向量机(Support Vector Machines,SVM)．该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的分类问题．文中采用“一对一”的策略解决多类别的SVM分类问题,使用留一法进行交叉验证,并比较了SVM与人工神经网络算法的识别结果．结果表明,SVM算法识别率高(89．35％),且速度快．根据该算法,建立了皮肤症状显微图像识别系统软件的原型．     

基于Hausdorff距离的人体步态识别

现有的步态识别方法对行人轮廓匹配的鲁棒性差，导致识别率不高．文章提出了基于Hausdorff距离的行人步态自动识别方法．首先提取了行人二值轮廓序列；然后采用轮廓参考点分布直方图间的距离、参考点集之间Hausdorff距离度量轮廓形状问的匹配度；继而通过步态的周期性分析选取关键姿态，计算出的关键姿态轮廓集间Hausdorff离结合窗口搜索策略实现了步态的分类和识别．分别在小型CASIA室外步态数据库和大型Soton室内库上进行了实验，提出算法的正确识别率分别可达到91．25％和88．16％．与相关文献的比较分析表明算法是有效的．     

基于PCA和SVM的人脸识别技术研究

从人脸图像特征提取和分类器构建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.     

基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别

针对掌纹采集受外界因素和噪声的影响较大, 传统方法掌纹识别率低、 鲁棒性差等问题, 提出一种基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别算法. 首先采用Curvelet变换对掌纹图像进行分解, 得到不同尺度和角度的轮廓系数, 并对Curvelet系数进行加权融合操作; 然后通过核主成分分析对掌纹特征进行降维处理, 实现特征提取; 最后采用相关向量机实现掌纹匹配, 并采用PolyU掌纹图像对算法的性能进行测试. 结果表明, 与其他掌纹识别算法相比, 该算法取得的掌纹识别率更高, 且掌纹匹配的时间最短, 可以满足掌纹实时识别要求.     

基于人脸检测和特征的跟踪方法

在智能视频监控中,常常会发生对同一人脸重复定位的问题．通过分析人脸的非刚体特征和人脸监控视频的特点,提出了一种基于帧间人脸位置匹配的思想和基于颜色直方图的Meanshift算法二者相结合的方法．实验结果表明,提出的方法具有一定的实时性,并能够降低对同一人脸的重复识别率．     

基于非线性特征和线性映射的多视角低分辨人脸识别算法

针对分辨率变化、视角变化和认证集单样本等实际条件下的人脸识别问题,提出了一种基于回归的人脸识别算法。该算法采用核主成分分析法（kernel principal component analysis）分别提取侧面低分辨率和正面高分辨率人脸特征,利用 Procrus-tes 分析建立每一种侧面视角低分辨率 KPCA 特征和正面高分辨率 KPCA 特征间的映射关系,从而获得对应的回归模型。根据这些回归模型,即可得到测试侧面低分辨率人脸对应的正面高分辨率 KPCA 特征,并通过最近邻分类器进行识别。在标准图库上的实验表明,与基于线性模型的人脸识别对比算法相比,本文所提算法识别率提高了4％至36％,而在线测试时间仅比最快的对比算法多1．087 ms。     

基于集成卷积神经网络的交通标志识别

以交通标志识别为研究目的,提出一种基于集成卷积神经网络的交通标志识别算法,通过对多个不同结构的卷积神经网络进行集成以提高算法识别率。为了缩短网络训练和测试时间以及提高网络识别率,对单个卷积神经网络的结构进行了优化。使用ReLU(rectified linear unit)激活函数来代替传统的激活函数,使用批量归一化(batch normalization,BN) 方法对卷积层输出数据进行归一化处理,将卷积神经网络的分类器用支持向量机(support vector machine,SVM)代替。使用德国交通标志识别数据库(german traffic sign recognition benchmark,GTSRB)进行训练和测试,实验结果表明,提出的算法识别率为98.29%,单幅交通标志图像测试时间为1.32 ms,对交通标志具有良好的识别性能。     

基于新进化优化BP学习算法的心音识别方法

为提高人工智能辅助诊断心音识别的准确率, 根据心音信号的周期性特点, 提出以快速主成分分析算法对心音信号降维和提取特征, 同时基于单形进化算法, 优化BP神经网络学习算法的输出与期望的误差函数, 以改进BP神经网络的学习性能, 实现对心音信号高准确度的分类识别. 针对正常心音及8类异常心音信号进行性能分析与测试, 实验结果表明, 各类心音的平均识别率为95.96%, 改进算法比其他对比算法识别率分别提高了4.9%,3.9%,1.9%, 表明该算法能更有效地分类识别心音信号, 提高人工辅助诊断的识别率.