语音识别中信号特征的提取和选择

本就语音识别中的各种特征参数的性能,提取算法等进行了分析和比较。根据选择特征参数的主要依据,选择ＬＰＣＣ和ＡＲＡＣ作为基本特征参数和动态特征参数,并应用于一个维吾尔语语音识别系统中,取得了很好的识别结果。     

基于免疫克隆选择算法的特征选择

提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法．特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据．实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,有效地降低了特征维数．与基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集,从而验证了算法的有效性及其应用潜力．     

基于多尺度特征选择与融合的目标检测方法

针对多尺度目标检测中特征图特征混淆和特征丰富程度不足的问题,提出一种基于多尺度特征选择与融合的目标检测算法。设计了一个特征选择模块来分离出不相关的特征,并结合特征金字塔网络形成特征选择网络结构,降低特征图中不同尺度目标的局部特征对当前尺度特征的干扰;提出一种浅层特征融合方法,将浅层特征逐级融合到较深层级特征中,解决特征图的特征不够丰富问题。结合特征选择架构和浅层特征融合架构,在PASCAL-VOC2007数据集上进行测试,结果mAP达到了80.1%。相较于基础的单阶段目标检测(single shot detection, SSD),所提算法的网络性能可提高2.9%,且在一些小目标和遮挡目标的检测效果上有明显的提升。通过对比和消融实验,证明了所提方法的有效性。     

基于信息熵的TFIDF文本分类特征选择算法研究

特征权值的选择是文本分类技术的基础环节.在详细分析文本分类技术特点的基础上,基于信息熵理论建立了TF_IDF的改进算法模型;并根据实际工程数据,验证了算法模型的有效性.理论分析和实例验证表明该算法弥补了传统TFIDF算法没有考虑词条文本类间分布的不足,能更好的体现特征词条的权重,从而能有效提高分类的精确度.     

洞庭湖湿地中鸟的图像色彩与纹理特征融合识别算法研究

为实现鸟类物种识别和自动化观测,针对鸟的图像的自动提取和识别过程中的问题,开展了一系列的研究工作.首先对鸟的彩色图像进行二值化,接着采用Log算法对鸟的轮廓进行提取,然后对鸟进行初步颜色特征提取,对特征颜色较明显的鸟进行粗分类,再接着对特征色不太明显的鸟类进行基于灰度共生矩阵算法的纹理特征提取,最后对提取的纹理特征进行BP神经网络分类,最终达到对鸟的识别.实验结果表明,平均识别正确率达到70%以上.     

一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法

针对GF—1多空间分辨率遥感数据空间信息丰富,传统影像分类方法无法满足实际应用需要的问题,提出了一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法——object-RJMC算法,即在影像分割及特征提取的基础上,运用Relief F算法和J-M(Jeffries-Matusita)距离算法去除无关及冗余特征,筛选出适于各类别分类的特征,然后利用CART算法建立分类规则,完成分类过程。以GF-1号2 m、8 m和16 m空间分辨率的三组影像进行算法验证,并与object-CART和pixel-CART影像分类方法进行对比分析。实验结果显示object-RJMC算法的分类精度均高于object-CART和pixel-CART算法的分类精度;且对高空间分辨率的影像分类效果要优于对中低空间分辨率影像的分类效果。该算法减少了特征选择及规则建立的人工干预,克服了以像素为单位的分类算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通分类结果的问题,可有效地提高GF-1遥感影像分类精度。     

基于贝叶斯分类器的图像分类

通过对朴素贝叶斯分类器的讨论, 提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的图像分类思想. 给出一种基于朴素贝叶斯分类器的图像分类方法, 对从尿沉渣图像中识别出的微粒进行正确分割及特征提取与选择, 并利用朴素贝叶斯分类器进行分类. 实验结果表明, 所提出的方法用于解决图像分类有效.     

网络应用程序分类的多样化组合特征选择算法

考虑到网络用户数量的快速增长、日益复杂的网络环境以及网络应用程序多元化的现状,识别网络中的具体应用程序(诸如Google、Facebook、Skype、MSN等)是网络应用的重要研究方向,通过提取网络流量特征并利用机器学习方法识别网络应用程序是其主流方法,但由于网络流量特征多且复杂,经特征选择所获特征用于分类的性能往往...     

基于遗传算法的遥感图像纹理特征选择

本文基于Landsat 7 ETM 全色图像,以浙江省临安市大峡谷镇为研究区,进行基于遗传算法的遥感图像纹理特征选择的研究.首先利用灰度共生矩阵法和灰度-梯度共生矩阵法对研究区遥感图像进行纹理特征提取,共得到23个纹理特征,然后利用遗传算法对这23个纹理特征进行纹理特征选择,最后得到一组最优纹理特征集.实验结果表明,遗传算法因其自适应性、并行性、能较好地处理大规模复杂数据,且特别适合于解决多目标优化问题等诸多特性,所以是解决特征选择问题的理想方案.     

基于量子粒子群算法选择特征的遥感图像分类

针对目前遥感图像分类算法存在精度低、 速度慢等问题, 提出一种基于量子粒子群算法的遥感图像分类算法, 以提高遥感图像的分类效果. 首先分析目前遥感图像分类算法存在的不足及其原因; 然后提取多种类型的遥感图像原始特征, 采用量子粒子群算法对特征进行筛选, 以提取对遥感图像分类结果较重要的特征; 最后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立遥感图像分类器, 实现遥感图像分类和识别, 并进行遥感图像分类的仿真对比实验. 实验结果表明, 该算法克服了当前遥感图像分类算 法存在的局限性, 大幅度提高了遥感图像的分类精度, 有效减少了图像分类误差, 提高了图像分类效率.     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

基于特征选择和聚类的分类算法

针对目前特征选择算法应用于数据分类精度不理想的问题, 提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法, 该算法结合特征选择算法和聚类分析算法对特征进行处理, 将分类中冗余的特征去除. 利用支持向量机对一组心脏病患者实际测量得到的数据进行分类实验, 实验结果表明, 该方法可有效筛选影响分类的特征, 进而提高分类准确率.     

高光谱图像的特征提取与特征选择研究

特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础.     

基于特征提取算法下点细胞的识别侦测实现

为解决类似血液环境中点细胞的自动识别与侦测,提高点细胞的人工辨别和计数效率、避免人为统计误差,达到对点细胞信息状态的快速、自动、准确统计,设计了点细胞识别与匹配流程。通过分析点细胞背景图像场,对其图像进行相应切分、二值化、去燥等处理后,利用细节特征算子得到点细胞信息特征空间场。通过特征向量的决策选优改善传统的搜索计算方法,避免了大量信息冗余查询;采用空间决策性能函数优化搜索,减少了特征提取计算量,提高了点细胞识别准确性与状态定位。该方法可逐步应用在医院等领域进行液体环境中的细胞识别、计数、运动轨迹追踪等。     

基于BQPSO算法的癌症特征基因选择与分类

提出了基于二进制编码的量子行为粒子群优化算法(BQPSO)的癌症特征基因选择方法,利用BQPSO对样本数据进行特征选择。使用选出的特征基因训练支持向量机进行留一法交叉验证。实验结果表明,基于BQPSO算法的癌症特征基因选择方法是一种行之有效的方法。     

网页文本分类中的特征选择研究

由于超链接语言结构本身所提供的信息,网页分类问题不同于一般的文本分类。本文分析了网页内部特征,并在1000篇网页规模语料库的基础上,通过试验对比了三种特征选择方法对高维特征向量空间进行降维的效果。文章还提出了一种新方法,根据特征项所处的位置赋予不同权重的方法,实验表明这种由文本结构导出的权重计算方法能够取得很好的分类效果。     

地貌测量中图像特征的匹配算法

针对地貌测量重构中的图像特征匹配问题,提出了一种新的图像特征匹配方法.通过对待匹配的资源和模板图像进行分区,并根据灰度相关值实现区域之间的匹配,在区域匹配的基础上再根据角点所属区域的对应关系进行角点特征匹配运算.在角点特征匹配过程中,利用去均值归一化相关法进行区域灰度相关运算,从而确定出初始匹配点对.为消除初始匹配角点对中的错误匹配点对,保证角点特征提取的准确性和可靠性,采用松弛迭代法、零交叉法以及最小平方中值法进行了错误匹配角点的滤除.实验结果表明,该算法可有效提高地貌图像特征匹配的精度和效率.     

中文文本分类特征选择的研究

文本分类特征选择是文本自动分类中首先要解决的重要问题。主要介绍了11种文本分类特征选择的方法,并选择其中的4种进行实验分析。实验结果说明：好的特征选择,对于提高文本分类的效率和效果至关重要。     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。