基于SVM的藏语说话人性别识别

说话人性别识别是语音识别研究中的一个重要分支.通过说话人的语音识别作为说话人性别识别的预分类技术可以降低研究问题的复杂度,提高系统的准确率.文中首先从建立的藏语语音性别库入手,提取语音的特征参数MFCC,进而利用SVM进行训练和识别.实验结果表明:用于说话人识别的MFCC特征能有效地用于藏语说话人性别识别,且与SVM联...     

基于SVM的人脸表情识别

以人脸表情视频序列为研究对象,介绍了人脸表情识别的一般过程,给出了基于SVM的人脸表情识别方法,讨论了面部表情强度度量方法。通过分析人脸表情的变化,在L-K光流算法基础上应用修正的特征点跟踪方法提取面部特征信息,使用SVM建立人脸表情模型和强度模型,进行表情识别,并对高兴表情进行强度等级分类。实验结果证明了提出方法的有效性。     

基于后验概率SVM的交通标志识别研究

在无人车交通标志识别系统中,以传统的神经网络算法或标准的支持向量机算法(SVM)设计的分类器,只能反映样本是否属于某类而不能确定样本属于某类的可信度,提出一种后验概率SVM交通标志识别方法。首先对检测与跟踪得到的交通标志大概区域图像进行彩色分割以精确定位交通标志区域,然后采用最大类间方差法分割交通标志的内部图案,最后将分割的结果进行大小归一化作为交通标志的特征图像以训练分类器和进行识别。实验结果表明,基于后验概率SVM的交通标志识别系统在复杂的室外环境下具有很强的鲁棒性和可行性。     

基于SVM的生物医学事件触发词识别研究

研究了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法下的生物医学事件触发词识别的问题.利用SVM对事件抽取的过程进行分类,建立相应的模型来对生物医学事件中的触发词进行识别,得到了相应的实验结果,并验证了此方法的可行性.     

基于SVM信息融合方法的人脸表情识别

提出一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法进行人脸表情识别．该方法首先对 预处理后的人脸图像进行局部特征和整体特征的提取;然后用最小距离分类器、最近邻距离 分类器、最大相关分类器、径向基函数(RBF)神经网络分类器进行表情识别;最后构造一 个三阶的多项式支持向量机对多个分类器的输出进行决策融合以达到人脸表情识别的目的．     

SVM与DTM结合实现语音分类识别

提出一个将支持向量机（SVM）与动态时间归正算法（DTW）相结合的方法，即将DTW内嵌入SVM常用的径向基内积核函数（RBF）中，由此得到一个RBF／DTW混合结构内积核函数，从而实现支持向量机对语音的分类识别。     

基于HMM SVM的中国手语识别研究

提出了基于隐马尔可夫方法的中国手语识别方法,通过对于手势的取像,图像处理,降维技术,通过应用Sugeno模糊积分,图像处理技术是计算机图形学识别的基本步骤,采用直方图的特征可以将手型的区域从背景中分离出来,然后通过降维处理,将得到的手部图像去除手部以外的区域,从而得到手的轮廓;使得不携带其他相关手套工具,达到静态简单手...     

一种基于特征差异度和SVM投票机制的数字音乐语音情感识别算法

针对数字音乐语音情感识别问题,提出一种基于特征差异度和SVM投票机制进行识别的方法.该方法不仅降低了特征向量的维度,而且保留了足够的能够描述数字音乐语音不同情感之间差异的特征.同时,该方法利用多个二分SVM分类器进行投票,减少了每个分类器的权重,从而降低了误差.实验结果表明,该方法能够有效地提高识别准确率.     

基于SVM的车辆识别技术

 车辆识别技术本身存在着识别难度大、识别结果精度低等问题,本文提出一种基于统计模式识别理论的车辆识别方法,利用非线性支持向量机(SVM)对目标车辆进行识别.首先,该算法通过车载CCD摄像头采集自车前后方车辆的图像信息,对所采集到的图像进行小波去噪以及图像二值化处理,剔除噪声干扰.通过坐标变换使图像中车辆跟实车建立一一对应关系,进而对目标车辆进行准确定位;其次,对处理后的图像进行8×8网格划分,将各网格内满足要求的像素点数跟网格内总像素点数的比值作为每个网格输出值(0,1)的唯一判定条件,将每一行网格输出值的总和作为特征向量的元素.以遗传算法为搜索模式,采用交叉验证技术确定SVM的最佳参数组合,最后将自车前后方10—20m内车辆作为训练样本对模型进行训练和测试;并用ROC曲线(受试者工作特征曲线)对模型进行评价.     

FDL干电池放电容量测试仪的研制

现行干电池的国家标准和行业标准［１～５］中对放电容量规定了一种或一种以上的放电试验，但均采用间歇放电和连续放电的方法进行试验．现行的国际标准和国家标准与行业标准相比，许多品种如Ｒ６Ｃ等均增加脉冲试验，这几个品种的电池又是目前市场上的畅销产品，市场增长的潜力很大．增加脉冲试验的原因主要有：１）间歇放电时间长，对产品符合性试验的判断需要较长的时间，而脉冲试验则大大缩短了检测时间，提高了效率；２）脉冲试验很好地模拟了传呼机等信息技术产品真实的工作状态，脉冲试验对产品的检验有极强的指导作用和现实意义．因…     

干细胞的研究及其应用

干细胞是人体内未分化的原始细胞,可控制培养形成人体其它的成熟细胞或组织,用于移植治疗某些疾病。干细胞中以胚胎干细胞的分化潜能最大,但它的获取涉及到一系列伦理道德的问题,而从成熟细胞中提取成熟干细胞,也同样能培育出所需的细胞、组织,供移植利用,避免胚胎干细胞获得而引起的争议,成为干细胞研究的一个新方向。     

基于HOG和SVM的非侵入式负荷识别

智能电网时代,准确高效的居民用电负荷评估对改善和调节电力网络的传输结构至关重要.对用户用电的电流、有功功率和谐波电流等数据进行数据预处理,基于对偶树复小波变换对数据降噪,建立基于HOG和SVM分类识别模型提取数据特征,并进行负荷识别.非侵入式负荷识别极大地降低数据收集和分析成本,对居民使用电器类型和数量的实时监测,为准确估算居民用电载荷提供可靠依据.     

基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.     

基于迁移学习和支持向量机的白细胞分类

针对人工镜检分类白细胞准确率和效率低的问题,基于深度学习和机器学习算法,提出了一种基于迁移学习和支持向量机的白细胞分类方法.首先对迁移模型进行微调训练,其次用微调训练后的迁移模型进行特征提取,然后将特征输入至神经网络和支持向量机中进行训练,最后通过神经网络和支持向量机的组合分类器对白细胞进行分类.实验结果表明,白细胞分...     

基于特征模板提取及SVM的观点句识别

为了有效识别中文微博的观点句,提出了基于Hownet词典及模板的特征提取方法,并使用SVM算法对微博中的观点句进行识别。运用新设计的一个模板匹配的方法来进行特征提取,并通过计算其信息增益筛选出最后的特征模板。实验结果表明:算法具有优越性和有效性。     

基于GMM统计参数和SVM的说话人辨认研究

支持向量机(SVM)是以统计学习理论为基础,解决模式识别问题的有力工具,但是它训练算法复杂,难以处理大量样本,限制了其在说话人识别方面的使用。针对这个问题,提出了一种基于GMM(高斯混合模型)统计参数和SVM的说话人辨认系统,以GMM模型的统计参数来训练SVM说话人辨认模型,有效解决了大样本数据下SVM模型的训练问题。实验表明,该方法有良好的效果,并且与倒谱加权方法结合后,可以增强系统的健壮性,进一步提高系统的识别率。     

支持向量机非线性系统模型辨识的研究

采用标准支持向量机(SVM),v-支持向量机,模糊支持向量机,充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性对非线性系统进行模型辨识,通过仿真试验表明SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力.     

小鼠精原干细胞的体外培养与鉴定

建立一种简单、有效体外分离和培养精原干细胞（Spermatogonia stem cell,SSCs）的方法。采用酶消化6—8d新生小鼠睾丸制备睾丸细胞悬液后进行培养,碱性磷酸酶（AKP）染色和间接免疫荧光对培养的细胞进行鉴定;结果显示：SSCs培养3～5天可观察到细胞克隆的产生,AKP染色强阳性;间接免疫荧光显示GCNF阴性,oct-4、c—kit均呈阳性反应。由此可知以DMEM＋15％胎牛血清＋白血病抑制因子（leukemia inhibitory factor,LIF）＋L-谷氨酰胺等为培养基,成功建立了精原干细胞的体外培养体系。     

基于支持向量机的曝气池SVI软测量研究

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型建模方法。活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数(曝气池SVI)难于在线测量,为此用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,采用粗糙集理论(RS)和主元分析(PCA)进行数据的预处理,建立了基于SVM的曝气池SVI软测量模型,并进行了比较。综合考虑后,选择RS-PCA-SVM模型。结果表明,经粗糙集和主元分析预处理数据后,大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能。